DBMS > LMDB vs. Spark SQL vs. SQL.JS vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften LMDB vs. Spark SQL vs. SQL.JS vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Portierung von SQLite auf JavaScript

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Object oriented DBMS

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

Punkte	2,09
Rang	#121	Overall
	#20	Key-Value Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,63
Rang	#241	Overall
	#112	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

spark.apache.org/sql

sql.js.org

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

www.lmdb.tech/doc

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

sql.js.org/documentation/index.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Symas

Apache Software Foundation

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2011

2014

2012

Aktuelle Version

0.9.32, Jaenner 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Scala

JavaScript

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
OS X
Windows

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JavaScript API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

Java
Python
R
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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Weitere Ressourcen

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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