DBMS > EJDB vs. Lovefield vs. Vitess vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Lovefield vs. Vitess vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#344	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

github.com/Softmotions/ejdb

google.github.io/lovefield

vitess.io

www.warp10.io

Technische Dokumentation

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

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

vitess.io/docs

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Softmotions

Google

The Linux Foundation, PlanetScale

SenX

Erscheinungsjahr

2012

2014

2013

2015

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

Open Source

Apache License 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

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

serverlos

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Docker
Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

WarpScript

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID at shard level

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

Time Series Databases Software Market - A comprehensive study by Key Players | Warp 10, Amazon Timestream ...
6. Februar 2020, openPR

Time Series Databases Software market latest trends, CAGR, and forecast till 2026 | eSherpa Market Reports
13. April 2020, openPR

Time Series Intelligence Software Market Business Insights, Key Trend Analysis | Google, SAP, Azure Time Series ...
12. Juni 2024, Amoré

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