DBMS > Linter vs. Lovefield vs. ScyllaDB vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Linter vs. Lovefield vs. ScyllaDB vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

RDBMS for high security requirements

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Cassandra and DynamoDB compatible wide column store

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	4,75
Rang	#68	Overall
	#5	Wide Column Stores

Website

linter.ru

google.github.io/lovefield

www.scylladb.com

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

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

docs.scylladb.com

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

relex.ru

Google

ScyllaDB

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

1990

2014

2015

2014

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

ScyllaDB Open Source 5.4.1, Jaenner 2024

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Open Source (AGPL), commercial license available

Open Source

Apache 2.0

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

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

cluster global secondary indices

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like DML and DDL statements (CQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Proprietäres Protokoll

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

JavaScript

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

yes, Lua

Java Stored Procedures

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Representation of geographical distribution of servers is possible

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Tunable Consistency

can be individually decided for each write operation

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

in-memory tables

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users can be defined per object

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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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17. Oktober 2023, Datanami

Running ScyllaDB NoSQL on Kubernetes with Spot Instances
10. Juli 2023, The New Stack

ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services
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Scylla vs Cassandra: Performance Comparison - DataScienceCentral.com
9. Januar 2020, Data Science Central

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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