DBMS > Heroic vs. InterSystems Caché vs. jBASE vs. PlanetScale

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. InterSystems Caché vs. jBASE vs. PlanetScale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

A multi-model DBMS and application server

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,49
Rang	#156	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	1,49
Rang	#155	Overall
	#72	Relational DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

www.intersystems.com/products/cache

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

planetscale.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.intersystems.com

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

planetscale.com/docs

Entwickler

Spotify

InterSystems

Rocket Software (früher Zumasys)

PlanetScale

Erscheinungsjahr

2014

1997

1991

2020

Aktuelle Version

2018.1.4, Mai 2020

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Linux
Windows

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

depending on used data model

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java

.Net
Basic
Jabbascript
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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Review: Google Bigtable scales with ease
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10. April 2015, InformationWeek

Associative Data Modeling Demystified - Part1 - DataScienceCentral.com
9. Juli 2016, Data Science Central

Announcing IBM Spectrum Sentinel: Building a Cyber Resilient Future
24. Juni 2022, IBM

Choosing a Database Technology. A roadmap and process overview | by Shirish Joshi
23. Februar 2020, Towards Data Science

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PlanetScale ends free tier bid, sheds staff in profitability bid
11. März 2024, The Register

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3. Oktober 2023, TechCrunch

PlanetScale Named to Fortune 2023 Best Small Workplaces
31. August 2023, Business Wire

How to Migrate to PlanetScale's Serverless Database
14. Oktober 2021, The New Stack

PlanetScale review: Horizontally scalable MySQL in the cloud
1. September 2021, InfoWorld

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