DBMS > Hazelcast vs. Realm vs. Vitess vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. Realm vs. Vitess vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted in-memory data grid

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

hazelcast.org/imdg/docs

realm.io/docs

vitess.io/docs

docs.voltdb.com

Entwickler

Hazelcast

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

The Linux Foundation, PlanetScale

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2008

2014

2013

2010

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

15.0.2, December 2022

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java, C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Docker
Linux
macOS

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

mit proprietären Erweiterungen

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

proprietäre Syntax

Java

Triggers

Events

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

ACID

ACID at shard level

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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