DBMS > EventStoreDB vs. Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search vs. openGemini

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search vs. openGemini

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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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Search-as-a-service for web and mobile app development

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

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

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

Punkte	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	0,01
Rang	#375	Overall
	#39	Time Series DBMS

Website

www.eventstore.com

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/en-us/services/search

www.opengemini.org
github.com/openGemini

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

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

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

docs.opengemini.org/guide

Entwickler

Event Store Limited

Google

Microsoft

Huawei and openGemini community

Erscheinungsjahr

2012

2014

2015

2022

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

2.1.12, February 2017

1.1, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Integer, Float, Boolean, String

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C#
Java
JavaScript
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Implicit feature of the cloud service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

using Azure authentication

Administrators and common users accounts

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Weitere Ressourcen

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9. Februar 2022, huawei.com

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