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Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. LevelDB vs. ObjectBox vs. Prometheus

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Name

Kurzbeschreibung

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

Object oriented DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,47
Rang	#154	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#72	Relational DBMS

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Website

www.gridgain.com

github.com/google/leveldb

objectbox.io

prometheus.io

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

docs.objectbox.io

prometheus.io/docs

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

Google

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2007

2011

2017

2015

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

1.23, Februar 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

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, C++, .Net

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Illumos
Linux
OS X
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Proprietäres native API

RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

keine

online/offline synchronization between client and server

mittels Federation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Weitere Ressourcen

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