DBMS > Lovefield vs. RRDtool vs. Splice Machine vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. RRDtool vs. Splice Machine vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.

The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.

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

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

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	1,87
Rang	#136	Overall
	#11	Time Series DBMS

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

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

Website

google.github.io/lovefield

oss.oetiker.ch/rrdtool

splicemachine.com

www.stardog.com

Technische Dokumentation

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

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

splicemachine.com/how-it-works

docs.stardog.com

Entwickler

Google

Tobias Oetiker

Splice Machine

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2014

1999

2014

2010

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

1.8.0, 2022

3.1, March 2021

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V2 and FLOSS

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

JavaScript

Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available

Java

Server Betriebssysteme

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

HP-UX
Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Exporting into and restoring from XML files possible

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library
Pipes

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

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

with librrd library
C#

with a different implementation of RRDTool
Java

with a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js)

with a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP

with a wrapper library
Python
Ruby

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

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

Using read-only observers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

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

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

by using the rrdcached daemon

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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1. Juni 2015, Paul Andlinger

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28. Juni 2023, Adafruit Blog

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26. August 2021, The Register

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