DBMS > Heroic vs. IRONdb vs. LevelDB vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. IRONdb vs. LevelDB vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

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

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

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

Website

github.com/spotify/heroic

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

github.com/google/leveldb

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

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

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Spotify

Circonus LLC.

Google

Erscheinungsjahr

2014

2017

2011

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

1.23, Februar 2021

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

Mozilla public license

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 und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

nein

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

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in Lua

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Automatic, metric affinity per node

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

configurable replication factor, datacenter aware

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

nein

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

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