DBMS > Hyprcubd vs. SwayDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hyprcubd vs. SwayDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Serverless Time Series DBMS

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

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

Document Store

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

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

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

hyprcubd.com (offline)

swaydb.simer.au

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

Technische Dokumentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Hyprcubd, Inc.

Simer Plaha

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2019

Aktuelle Version

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

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

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (https)

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Kotlin
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

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

token access

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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