DBMS > EventStoreDB vs. OrigoDB vs. Postgres-XL vs. PostgreSQL vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. OrigoDB vs. Postgres-XL vs. PostgreSQL vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A fully ACID in-memory object graph database

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Event Store

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

origodb.com/docs

www.postgres-xl.org/documentation

www.postgresql.org/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Event Store Limited

Robert Friberg et al

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2012

2009

under the name LiveDB

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2014

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

10 R1, Oktober 2018

16.2, Februar 2024

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Mozilla public license

Open Source

BSD

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
macOS

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

XML type, but no XML query functionality

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
HTTP API
LINQ

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Java

Triggers

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

horizontale Partitionierung

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based authorization

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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.

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