DBMS > SWC-DB vs. Transwarp StellarDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften SWC-DB vs. Transwarp StellarDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Graph DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,07
Rang	#371	Overall
	#39	Graph DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.transwarp.cn/en/product/stellardb

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Alex Kashirin

Transwarp

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2020

2019

Aktuelle Version

0.5, April 2021

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPL V3

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll
Thrift

OpenCypher

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

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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

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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