DBMS > EJDB vs. Heroic vs. Hypertable vs. LevelDB vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Heroic vs. Hypertable vs. LevelDB vs. Sequoiadb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

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

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

github.com/spotify/heroic

github.com/google/leveldb

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Softmotions

Spotify

Hypertable Inc.

Google

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2014

2009

2011

2013

Aktuelle Version

0.9.8.11, Maerz 2016

1.23, Februar 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

Open Source

BSD

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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++

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

nein

oid, date, timestamp, binary, regex

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

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

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

C++ API
Thrift

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

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31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

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30. Juli 2008, CNET

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18. März 2009, TrekMovie

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19. Juni 2020, Inter Press Service

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26. Juli 2021, Phoronix

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