DBMS > Dragonfly vs. Hive vs. JSqlDb vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Dragonfly vs. Hive vs. JSqlDb vs. Tkrzw

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

JSqlDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

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

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Key-Value Store

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

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

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

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

hive.apache.org

jsqldb.org (offline)

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

www.dragonflydb.io/docs

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

Entwickler

DragonflyDB team and community contributors

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Konrad von Backstrom

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2023

2012

2018

2020

Aktuelle Version

1.0, March 2023

3.1.3, April 2022

0.8, Dezember 2018

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSL 1.1

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

JDBC
ODBC
Thrift

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

C++
Java
PHP
Python

JavaScript

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

functions in JavaScript

nein

Triggers

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of command blocks and scripts

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using RocksDB

In-Memory Unterstützung

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Password-based authentication

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

DragonflyDB Announces $21m in New Funding and General Availability
21. März 2023, Business Wire

DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database
21. März 2023, SiliconANGLE News

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

Intel Linux Kernel Optimizations Show Huge Benefit For High Core Count Servers
29. März 2023, Phoronix

New Kubernetes Operator for Dragonfly In-Memory Datastore Now Available for Simplified Operations and Increased ...
18. April 2023, Business Wire

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, IBM

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk