DBMS > Hazelcast vs. Heroic vs. Oracle Coherence vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. Heroic vs. Oracle Coherence vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted in-memory data grid

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

Oracles in-memory data grid solution

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

Punkte	5,46
Rang	#61	Overall
	#7	Key-Value Stores

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

Punkte	1,97
Rang	#129	Overall
	#22	Key-Value Stores

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

hazelcast.com

github.com/spotify/heroic

www.oracle.com/java/coherence

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

hazelcast.org/imdg/docs

spotify.github.io/heroic

docs.oracle.com/en/middleware/standalone/coherence

Entwickler

Hazelcast

Spotify

Oracle

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2008

2014

2007

2020

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

14.1, August 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

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

JCache
JPA
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

.Net
C++
Java

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

nein

Triggers

Events

nein

Live Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

ja, mit wählbarer Konsistenz

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

nein

konfigurierbar

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optionally

In-Memory Unterstützung

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

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

authentification to access the cache via certificates or http basic authentication

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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11. Juni 2024, Enterprise Times

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7. März 2024, Forbes

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17. April 2024, VentureBeat

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15. Mai 2024, Datanami

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7. November 2023, Finovate

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Create custom Event Compression Policies in Enterprise Manager to reduce event noise
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9. August 2022, Oracle

Nike achieves scalability and performance with Oracle Coherence & Exadata
20. Dezember 2012, Oracle

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28. Juni 2020, iTWire

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15. Oktober 2020, Oracle

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