DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Lovefield vs. Newts vs. ScyllaDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Lovefield vs. Newts vs. ScyllaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Cassandra and DynamoDB compatible wide column store

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store

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

Punkte	0,18
Rang	#312	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,23
Rang	#299	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#386	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	3,88
Rang	#72	Overall
	#5	Wide Column Stores

Website

www.ibm.com/products/db2-event-store

google.github.io/lovefield

opennms.github.io/newts

www.scylladb.com

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

github.com/OpenNMS/newts/wiki

docs.scylladb.com

Entwickler

IBM

Google

OpenNMS Group

ScyllaDB

Erscheinungsjahr

2017

2014

2015

Aktuelle Version

2.0

2.1.12, February 2017

ScyllaDB Open Source 6.0.2, Juli 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Open Source (AGPL), commercial license 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.

Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS

Implementierungssprache

C und C++

JavaScript

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

cluster global secondary indices

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

SQL-like DML and DDL statements (CQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

Proprietäres Protokoll

compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language)
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

JavaScript

Java

For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala
For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Lua

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

Representation of geographical distribution of servers is possible

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency
Tunable Consistency

can be individually decided for each write operation

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

in-memory tables

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users can be defined per object

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted...
» mehr

Competitive advantages

Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions...
» mehr

Typical application scenarios

ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at...
» mehr

Key customers

Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,...
» mehr

Market metrics

ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput...
» mehr

Licensing and pricing models

ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Defense Department Tests AI Software, Advances to Improve Physical Security Posture
28. Oktober 2024, Department of Defense

ScyllaDB 6.0 advances open source database scalability
12. Juni 2024, VentureBeat

Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla
26. April 2024, InfoQ.com

Top 160+ startups in Open Source Databases in Oct, 2024
30. Oktober 2024, Tracxn

Worldwide Local Latency with ScyllaDB: ZeroFlucs’ Strategy
6. Februar 2024, The New Stack

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