DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Realm vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Realm vs. RocksDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

Key-Value Store

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

Punkte	0,21
Rang	#363	Overall
	#3	Event Stores
	#37	Time Series DBMS

Punkte	8,33
Rang	#54	Overall
	#10	Document Stores

Punkte	4,27
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores

Website

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

realm.io

rocksdb.org

Technische Dokumentation

www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSGNPV_2.0.0/welcome.html

realm.io/docs

github.com/facebook/rocksdb/wiki

Entwickler

IBM

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Facebook, Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2014

2013

Aktuelle Version

2.0

7.10.2, Maerz 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

BSD

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

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

nein

Triggers

nein

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

keine

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

ACID

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

In-Memory Unterstützung

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

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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2. März 2016, Paul Andlinger

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