DBMS > LevelDB vs. Percona Server for MongoDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften LevelDB vs. Percona Server for MongoDB vs. Splice Machine

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Name

Kurzbeschreibung

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	2,75
Rang	#107	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,55
Rang	#253	Overall
	#39	Document Stores

Punkte	0,54
Rang	#255	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

github.com/google/leveldb

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

splicemachine.com

Technische Dokumentation

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Google

Percona

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2011

2015

2014

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

3.4.10-2.10, November 2017

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

Open Source

GPL Version 2

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate 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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users and roles

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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19. Januar 2021, Datanami

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18. September 2019, Towards Data Science

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12. Mai 2014, Datanami

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