DBMS > H2 vs. Heroic vs. RavenDB vs. SwayDB vs. Transwarp KunDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. Heroic vs. RavenDB vs. SwayDB vs. Transwarp KunDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

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

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	2,84
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	0,14
Rang	#341	Overall
	#149	Relational DBMS

Website

www.h2database.com

github.com/spotify/heroic

ravendb.net

swaydb.simer.au

www.transwarp.cn/en/product/kundb

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

spotify.github.io/heroic

ravendb.net/docs

Entwickler

Thomas Mueller

Spotify

Hibernating Rhinos

Simer Plaha

Transwarp

Erscheinungsjahr

2005

2014

2010

2018

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

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

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (RQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

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

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

Unterstützte Programmiersprachen

Java

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

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

Atomic execution of operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

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

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

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

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk