DBMS > Dragonfly vs. Heroic vs. NSDb vs. Tarantool

Vergleich der Systemeigenschaften Dragonfly vs. Heroic vs. NSDb vs. Tarantool

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

In-memory computing platform with a flexible data schema for efficiently building high-performance applications

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Time Series DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Tarantool/GIS extension

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,41
Rang	#266	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,72
Rang	#144	Overall
	#25	Document Stores
	#25	Key-Value Stores
	#66	Relational DBMS

Website

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

github.com/spotify/heroic

nsdb.io

www.tarantool.io

Technische Dokumentation

www.dragonflydb.io/docs

spotify.github.io/heroic

nsdb.io/Architecture

www.tarantool.io/en/doc

Entwickler

DragonflyDB team and community contributors

Spotify

Erscheinungsjahr

2023

2014

2017

2008

Aktuelle Version

1.0, March 2023

2.10.0, Mai 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSL 1.1

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

BSD-2, source-available extensions (modules), commercial licenses for Tarantool Enterprise

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Java

Java, Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

BSD
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Flexible data schema: relational definition for tables with ability to store json-like documents in columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

yes: int, bigint, decimal, string

string, double, decimal, uuid, integer, blob, boolean, datetime

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Open binary protocol

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

Java
Scala

C
C#
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Lua
Perl
PHP
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Lua, C and SQL stored procedures

Triggers

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, partitioned with virtual buckets by user defined affinity key. Live resharding for scale up and scale down without maintenance downtime.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Asynchronous replication with multi-master option
Configurable replication topology (full-mesh, chain, star)
Synchronous quorum replication (with Raft)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Casual consistency across sharding partitions
Eventual consistency within replicaset partition

when using asyncronous replication
Immediate Consistency within single instance
Sequential consistency including linearizable read within replicaset partition

when using Raft

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

yes

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of command blocks and scripts

nein

ACID, with serializable isolation and linearizable read (within partition); Configurable MVCC (within partition); No cross-shard distributed transactions

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

yes, write ahead logging

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

yes, full featured in-memory storage engine with persistence

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Password-based authentication

Access Control Lists
Mutual TLS authentication for Tarantol Enterprise
Password based authentication
Role-based access control (RBAC) and LDAP for Tarantol Enterprise
Users and Roles

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Data processing speed and reliability: in-memory synchronous replication
9. November 2021, Vladimir Perepelytsya, Tarantool (sponsor)

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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21. März 2023, Business Wire

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21. März 2023, SiliconANGLE News

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21. März 2023, FinSMEs

Dragonfly 1.0 Released For What Claims To Be The World's Fastest In-Memory Data Store
20. März 2023, Phoronix

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29. März 2023, Phoronix

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Tarantool Announces New Enterprise Version With Enhanced Scaling and Monitoring Capabilities
18. Mai 2018, Newswire

Deploying Tarantool Cartridge applications with zero effort (Part 1)
16. Dezember 2019, Хабр

TaranHouse: New Big Data Warehouse Announced by Tarantool
4. April 2018, Newswire

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13. April 2020, Хабр

Тarantool Cartridge: Sharding Lua Backend in Three Lines
9. Oktober 2019, Хабр

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