DBMS > HarperDB vs. Postgres-XL vs. RethinkDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften HarperDB vs. Postgres-XL vs. RethinkDB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

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

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,55
Rang	#248	Overall
	#38	Document Stores

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

Punkte	2,74
Rang	#105	Overall
	#19	Document Stores

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

Website

Technische Dokumentation

docs.harperdb.io/docs

www.postgres-xl.org/documentation

rethinkdb.com/docs

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

HarperDB

The Linux Foundation

since July 2017

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2017

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2009

2014

Aktuelle Version

3.1, August 2021

10 R1, Oktober 2018

2.4.1, August 2020

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community edition available

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache Version 2

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Node.js

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

dynamic schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

string, binary, float, bool, date, geometry

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like data manipulation statements

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

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

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

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

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Custom Functions

since release 3.1

benutzerdefinierte Funktionen

Java

Triggers

nein

Client-side triggers through changefeeds

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

horizontale Partitionierung

Sharding

range based

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

the nodes on which a table resides can be defined

Source-Replica Replikation

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

MVCC

Atomic single-document operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

users and table-level permissions

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.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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