DBMS > H2 vs. IBM Db2 Event Store vs. RisingWave vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. IBM Db2 Event Store vs. RisingWave vs. XTDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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.

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A distributed RDBMS for stream processing, wire-compatible with PostgreSQL

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,61
Rang	#237	Overall
	#111	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

www.h2database.com

www.ibm.com/products/db2-event-store

www.risingwave.com/database

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

docs.risingwave.com/docs/current/intro

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Thomas Mueller

IBM

RisingWave Labs

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2005

2017

2022

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

2.0

1.2, September 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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 und C++

Rust

Clojure

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Docker
Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Standard SQL-types and JSON

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
PostgreSQL wire protocol

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

UDFs in Python or Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

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

Active-active shard replication

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Users and Roles

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

Mudhakar Srivatsa
11. Dezember 2023, IBM Research

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’
3. Juni 2019, Datanami

bereitgestellt von Google News

Streaming Databases: Embracing the Convergence of Stream Processing and Databases
17. Mai 2024, InfoQ.com

Infostealers on the Rise: A New Wave of Major Data Breaches?
1. Juli 2024, Security Boulevard

Open Source Ibis 8.0 Lets Data Teams Write Code Once and
12. Februar 2024, GlobeNewswire

A rising wave of tech disruptors: The future of defense innovation?
22. Februar 2024, McKinsey

RisingWave Cloud Democratizes Event Stream Processing, Making It Affordable at Cloud Scale
27. Juni 2023, Datanami

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk