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Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. LeanXcale vs. Linter

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Heroic  Xaus Vergleich ausschliessen	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen	LeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessen	Linter  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch	Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases	A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities	RDBMS for high security requirements
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Event Store Time Series DBMS	Key-Value Store Relational DBMS	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle				Spatial DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,46 Rang #265   Overall #22   Time Series DBMS	Punkte 0,27 Rang #309   Overall #2   Event Stores #28   Time Series DBMS	Punkte 0,36 Rang #280   Overall #40   Key-Value Stores #129   Relational DBMS	Punkte 0,12 Rang #350   Overall #152   Relational DBMS
Website	github.com/­spotify/­heroic	www.ibm.com/­products/­db2-event-store	www.leanxcale.com	linter.ru
Technische Dokumentation	spotify.github.io/­heroic	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store
Entwickler	Spotify	IBM	LeanXcale	relex.ru
Erscheinungsjahr	2014	2017	2015	1990
Aktuelle Version		2.0
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	kommerziell free developer edition available	kommerziell	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	C und C++		C und C++
Server Betriebssysteme		Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition		AIX Android BSD HP Open VMS iOS Linux OS X VxWorks Windows
Datenschema	schemafrei	ja	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja		ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein		nein
Sekundärindizes	ja via Elasticsearch	nein		ja
SQL Support of SQL	nein	ja through the embedded Spark runtime	ja through Apache Derby	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language) HTTP API	ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API	JDBC Kafka Connector ODBC proprietary key/value interface Spark Connector	ADO.NET JDBC LINQ ODBC OLE DB Oracle Call Interface (OCI)
Unterstützte Programmiersprachen		C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic	C Java Scala	C C# C++ Java Perl PHP Python Qt Ruby Tcl
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja		ja proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL
Triggers	nein	nein		ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding		keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	Active-active shard replication		Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency Immediate Consistency	Eventual Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	ja	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	ACID	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	No - written data is immutable	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	ja	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle		Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard		Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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 Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.
Weitere Ressourcen
	Heroic	IBM Db2 Event Store	LeanXcale	Linter
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld bereitgestellt von Google News	Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning 25. Juli 2019, ibm.com How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' 3. Juni 2019, Datanami 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 bereitgestellt von Google News

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