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Vergleich der Systemeigenschaften RavenDB vs. Tarantool vs. TerminusDB vs. Trino

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

In-memory computing platform with a flexible data schema for efficiently building high-performance applications

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

Spatial DBMS

with Tarantool/GIS extension

Document Store
RDF Store

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

Punkte	2,68
Rang	#102	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	1,63
Rang	#139	Overall
	#25	Document Stores
	#24	Key-Value Stores
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#311	Overall
	#27	Graph DBMS

Punkte	5,28
Rang	#61	Overall
	#35	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

ravendb.net/docs

www.tarantool.io/en/doc

terminusdb.github.io/terminusdb/#

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Entwickler

Hibernating Rhinos

DataChemist Ltd.

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2010

2008

2018

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Aktuelle Version

5.4, Juli 2022

2.10.0, Mai 2022

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

BSD-2, source-available extensions (modules), commercial licenses for Tarantool Enterprise

Open Source

GPL V3

Open Source

Apache Version 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.

Implementierungssprache

C und C++

Prolog, Rust

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

BSD
Linux
macOS

Linux

Linux
macOS

for devlopment

Datenschema

schemafrei

Flexible data schema: relational definition for tables with ability to store json-like documents in columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, double, decimal, uuid, integer, blob, boolean, datetime

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (RQL)

Full-featured ANSI SQL support

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

Open binary protocol

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Lua
Perl
PHP
Python
Rust

JavaScript
Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua, C and SQL stored procedures

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, partitioned with virtual buckets by user defined affinity key. Live resharding for scale up and scale down without maintenance downtime.

Graph Partitioning

depending on connected data-source

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Asynchronous replication with multi-master option
Configurable replication topology (full-mesh, chain, star)
Synchronous quorum replication (with Raft)

Journaling Streams

depending on connected data-source

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Casual consistency across sharding partitions
Eventual consistency within replicaset partition

when using asyncronous replication
Immediate Consistency within single instance
Sequential consistency including linearizable read within replicaset partition

when using Raft

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

yes

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID, with serializable isolation and linearizable read (within partition); Configurable MVCC (within partition); No cross-shard distributed transactions

ACID

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, write ahead logging

in-memory journaling

depending on connected data-source

In-Memory Unterstützung

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

yes, full featured in-memory storage engine with persistence

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Authorization levels configured per client per database

Access Control Lists
Mutual TLS authentication for Tarantol Enterprise
Password based authentication
Role-based access control (RBAC) and LDAP for Tarantol Enterprise
Users and Roles

Role-based access control

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

23 is a go, keeping pace with Java
17. September 2024

65: Performance boosts
12. September 2024

64: Control with Open Policy Agent OPA
22. August 2024

63: Querying with JS
1. August 2024

62: A lakehouse that simply works at Prezi
11. Juli 2024

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

DB-Engines Blog Posts

Data processing speed and reliability: in-memory synchronous replication
9. November 2021, Vladimir Perepelytsya, Tarantool (sponsor)

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding
3. Oktober 2023, PR Newswire

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

How I Created a RavenDB Python Client
23. September 2016, Visual Studio Magazine

RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and Accelerate Growth
13. Juni 2023, PR Newswire

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7. März 2019, Хабр

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18. Dezember 2019, Хабр

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[MCR2030-CAMS-ARISE-UNDRR Webinar] Preventing cascading failures of critical assets: Using the Open-Source Critical Asset Management System (CAMS) to help cities become disaster and climate resilient
12. April 2022, United Nations Office for Disaster Risk Reduction

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15. März 2021, The Irish Times

Bus Terminus Update – April 26th
26. April 2021, Around DB and Life on Lantau

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The Perfect AI Storage: Trino From Facebook And Iceberg From Netflix?
30. April 2024, The Next Platform

A look at Presto, Trino SQL query engines
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Trino: The Open-source Data Query Engine That Split from Facebook
30. März 2022, hackernoon.com

Query big data with resilience using Trino in Amazon EMR with Amazon EC2 Spot Instances for less cost
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