DBMS > Heroic vs. jBASE vs. JSqlDb vs. SwayDB vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. jBASE vs. JSqlDb vs. SwayDB vs. Vitess

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

JSqlDB 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 robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Multivalue DBMS

Document Store
Object oriented 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	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

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

Website

github.com/spotify/heroic

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

jsqldb.org (offline)

swaydb.simer.au

vitess.io

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

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

vitess.io/docs

Entwickler

Spotify

Rocket Software (früher Zumasys)

Konrad von Backstrom

Simer Plaha

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2014

1991

2018

2013

Aktuelle Version

5.7

0.8, Dezember 2018

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
Linux
Windows

Linux
macOS
Windows

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
Jabbascript
Java

JavaScript

Java
Kotlin
Scala

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

functions in JavaScript

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

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

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

Atomic execution of operations

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using RocksDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

bereitgestellt von Google News

Temenos signs first customer in India
24. August 2009, Finextra

bereitgestellt von Google News

Vitess, the database clustering system powering YouTube, graduates CNCF incubation
5. November 2019, SiliconANGLE News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

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