DBMS > Lovefield vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,22
Rang	#302	Overall
	#137	Relational DBMS

Punkte	0,88
Rang	#200	Overall
	#92	Relational DBMS

Website

google.github.io/lovefield

vitess.io

Technische Dokumentation

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

vitess.io/docs

Entwickler

Google

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2014

2013

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Server Betriebssysteme

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Docker
Linux
macOS

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID at shard level

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

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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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Deepthi Sigireddi on Distributed Database Architecture in the Cloud Native Era
20. Mai 2024, InfoQ.com

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Announces $30M Series B Funding to Accelerate Adoption of Instantly Provisioned and Infinitely Scalable Database
23. Juni 2021, Business Wire

CNCF’s Vitess Scales MySQL with the Help of Kubernetes
9. Februar 2018, The New Stack

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