DBMS > Heroic vs. LokiJS vs. Oracle Rdb vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. LokiJS vs. Oracle Rdb vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

In-memory JavaScript DBMS

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,49
Rang	#260	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	1,14
Rang	#178	Overall
	#80	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

github.com/techfort/LokiJS

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

splicemachine.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

techfort.github.io/LokiJS

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Spotify

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2014

1984

2014

Aktuelle Version

7.4.1.1, 2021

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

HP Open VMS

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

über Views

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JavaScript API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

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

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

yes, on a single node

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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