DBMS > SwayDB vs. Transwarp Hippo vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften SwayDB vs. Transwarp Hippo vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Vektor DBMS

Document Store

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

swaydb.simer.au

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

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

Technische Dokumentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Simer Plaha

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2023

2019

Aktuelle Version

1.0, Mai 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Kotlin
Scala

C++
Java
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Atomic execution of operations

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based access control and fine grained access rights

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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