DBMS > EventStoreDB vs. Heroic vs. InfinityDB vs. RavenDB vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Heroic vs. InfinityDB vs. RavenDB vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

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

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

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

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

www.eventstore.com

github.com/spotify/heroic

boilerbay.com

ravendb.net

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

spotify.github.io/heroic

boilerbay.com/infinitydb/manual

ravendb.net/docs

Entwickler

Event Store Limited

Spotify

Boiler Bay Inc.

Hibernating Rhinos

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2014

2002

2010

2011

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

4.0

5.4, Juli 2022

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (RQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

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

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

keine

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

READ-COMMITTED or SERIALIZED

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.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Authorization levels configured per client per database

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

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding
3. Oktober 2023, PR Newswire

RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ...
13. Juni 2023, PR Newswire

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

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

bereitgestellt von Google News

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