DBMS > EsgynDB vs. IBM Db2 Event Store vs. RavenDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. IBM Db2 Event Store vs. RavenDB vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Website

www.esgyn.cn

www.ibm.com/products/db2-event-store

ravendb.net

yaacomo.com

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

ravendb.net/docs

Entwickler

Esgyn

IBM

Hibernating Rhinos

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2017

2010

2009

Aktuelle Version

2.0

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Active-active shard replication

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Authorization levels configured per client per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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4. Oktober 2022, ITPro

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13. Juni 2023, PR Newswire

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14. Mai 2021, The New Stack

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

How I Created a RavenDB Python Client
23. September 2016, Visual Studio Magazine

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