DBMS > KairosDB vs. Riak KV vs. Splice Machine vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften KairosDB vs. Riak KV vs. Splice Machine vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

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

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

github.com/kairosdb/kairosdb

splicemachine.com

vitess.io

Technische Dokumentation

kairosdb.github.io

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

splicemachine.com/how-it-works

vitess.io/docs

Entwickler

OpenSource, formerly Basho Technologies

Splice Machine

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2013

2009

2014

2013

Aktuelle Version

1.2.2, November 2018

3.2.0, Dezember 2022

3.1, March 2021

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses 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.

Implementierungssprache

Java

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

Java

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

kein "single point of failure"

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

yes, using Riak Security

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

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Weitere Ressourcen

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23. Dezember 2011, InfoQ.com

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13. Januar 2015, Data Center Knowledge

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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19. Januar 2021, Datanami

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18. September 2019, Towards Data Science

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18. Mai 2021, Datanami

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