DBMS > H2 vs. LevelDB vs. ReductStore vs. TempoIQ

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. LevelDB vs. ReductStore vs. TempoIQ

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Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	2,25
Rang	#115	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,05
Rang	#384	Overall
	#44	Time Series DBMS

Website

www.h2database.com

github.com/google/leveldb

github.com/reductstore
www.reduct.store

tempoiq.com (offline)

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

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

www.reduct.store/docs

Entwickler

Thomas Mueller

Google

ReductStore LLC

TempoIQ

Erscheinungsjahr

2005

2011

2023

2012

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

1.23, Februar 2021

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

Open Source

BSD

Open Source

Business Source License 1.1

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

C++

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Illumos
Linux
OS X
Windows

Docker
Linux
macOS
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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Realtime Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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10. Juli 2014, Built In Chicago

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29. Oktober 2015, Automation World

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