DBMS > Heroic vs. Sequoiadb vs. SpatiaLite vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Sequoiadb vs. SpatiaLite vs. XTDB

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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

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Spatial extension of SQLite

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Document Store
Relational DBMS

Spatial DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,50
Rang	#258	Overall
	#41	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/spotify/heroic

www.sequoiadb.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Spotify

Sequoiadb Ltd.

Alessandro Furieri

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2013

2008

2019

Aktuelle Version

5.0.0, August 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

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

SQL-like query language

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C++
Java
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

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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

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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

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