DBMS > Ehcache vs. EJDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Sadas Engine vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Ehcache vs. EJDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Sadas Engine vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted Java cache with tiered storage options

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	4,64
Rang	#68	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.ehcache.org

github.com/Softmotions/ejdb

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

www.sadasengine.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.ehcache.org/documentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Terracotta Inc, owned by Software AG

Softmotions

Microsoft

SADAS s.r.l.

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2009

2012

2006

2019

Aktuelle Version

3.10.0, Maerz 2022

8.0

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

GPLv2

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT License

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

Java

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

gehostet

AIX
Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache

In-process Library

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Cache Event Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

by using Terracotta Server

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

by using Terracotta Server

keine

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

supports JTA and can work as an XA resource

nein

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

Scaling Australia's Most Popular Online News Sites with Ehcache
6. Dezember 2010, InfoQ.com

Atlassian asks customers to patch critical Jira vulnerability
22. Juli 2021, BleepingComputer

Critical Jira Flaw in Atlassian Could Lead to RCE
22. Juli 2021, Threatpost

DZone Coding Java JBoss 5 to 7 in 11 steps
9. Januar 2014, dzone.com

bereitgestellt von Google News

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

bereitgestellt von Google News

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