DBMS > Dragonfly vs. InfinityDB vs. Oracle Rdb vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften Dragonfly vs. InfinityDB vs. Oracle Rdb vs. Ultipa

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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

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS

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

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

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#31	Graph DBMS

Website

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

boilerbay.com

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

www.dragonflydb.io/docs

boilerbay.com/infinitydb/manual

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

www.ultipa.com/document

Entwickler

DragonflyDB team and community contributors

Boiler Bay Inc.

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Ultipa

Erscheinungsjahr

2023

2002

1984

2019

Aktuelle Version

1.0, March 2023

4.0

7.4.1.1, 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSL 1.1

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

HP Open VMS

Datenschema

schemafrei

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

RESTful HTTP API

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

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of command blocks and scripts

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

yes, on a single node

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Password-based authentication

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

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

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

SFU Computing Science researchers receive 2022 ACM SIGMOD Research Highlight Award.
24. Februar 2023, Simon Fraser University News

bereitgestellt von Google News

Oracle Adds New AI-Enabling Features To MySQL HeatWave
23. März 2023, Forbes

Should we all consolidate databases for the storage benefits? Reg vultures deploy DevOps, zoos, haircuts
18. September 2020, The Register

2013 Data Science Salary Survey – O'Reilly
4. Mai 2013, O'Reilly Media

bereitgestellt von Google News

Technology
7. März 2024, Caj News Africa

bereitgestellt von Google News

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