DBMS > EventStoreDB vs. Hazelcast vs. KairosDB vs. Lovefield vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Hazelcast vs. KairosDB vs. Lovefield vs. Sequoiadb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A widely adopted in-memory data grid

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

Punkte	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

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

Website

www.eventstore.com

hazelcast.com

github.com/kairosdb/kairosdb

google.github.io/lovefield

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

hazelcast.org/imdg/docs

kairosdb.github.io

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

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

Entwickler

Event Store Limited

Hazelcast

Google

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2008

2013

2014

2013

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

5.3.6, November 2023

1.2.2, November 2018

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

JavaScript

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

nein

JavaScript

Triggers

Events

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

nein

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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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7. März 2024, Forbes

Hazelcast Sets New Standards for AI Workloads with Platform 5.4 Enhancements
18. April 2024, Datanami

Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency
17. April 2024, VentureBeat

Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars
7. November 2023, Finovate

Hazelcast: The 'true' value of streaming real-time data
27. September 2023, ComputerWeekly.com

bereitgestellt von Google News

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

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