DBMS > EventStoreDB vs. InfinityDB vs. LeanXcale vs. MonetDB vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. InfinityDB vs. LeanXcale vs. MonetDB vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Event Store

Key-Value Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

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

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

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

Website

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

boilerbay.com/infinitydb/manual

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

Event Store Limited

Boiler Bay Inc.

LeanXcale

MonetDB BV

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2002

2015

2004

2011

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

4.0

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Windows

Datenschema

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

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

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

nein

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

through Apache Derby

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
Java
Scala

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

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

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

ACID

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

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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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ...
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow
9. Dezember 2021, Datanami

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part II - DataScienceCentral.com
13. Juni 2018, Data Science Central

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