DBMS > EventStoreDB vs. HEAVY.AI vs. Heroic vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. HEAVY.AI vs. Heroic vs. Lovefield

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,14
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Website

www.eventstore.com

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

github.com/spotify/heroic

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

docs.heavy.ai

spotify.github.io/heroic

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

Entwickler

Event Store Limited

HEAVY.AI, Inc.

Spotify

Google

Erscheinungsjahr

2012

2016

2014

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

5.10, Jänner 2022

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++ and CUDA

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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