DBMS > Lovefield vs. MySQL vs. Riak KV vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. MySQL vs. Riak KV vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Key-Value Store

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

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

google.github.io/lovefield

www.mysql.com

www.stardog.com

Technische Dokumentation

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

dev.mysql.com/doc

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

docs.stardog.com

Entwickler

Google

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

OpenSource, formerly Basho Technologies

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2014

1995

2009

2010

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

8.4.0, April 2024

3.2.0, Dezember 2022

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.

Implementierungssprache

JavaScript

C und C++

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

eingeschränkt

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

mit proprietären Erweiterungen

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API
Native Erlang Interface

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

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

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

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Erlang

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

Using read-only observers

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

kein "single point of failure"

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

yes, using Riak Security

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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5. April 2018, Matthias Gelbmann

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