DBMS > Apache Ignite vs. BigObject vs. Dragonfly

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Ignite vs. BigObject vs. Dragonfly

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store

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

Punkte	2,97
Rang	#88	Overall
	#12	Key-Value Stores
	#47	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#148	Relational DBMS

Punkte	0,52
Rang	#245	Overall
	#35	Key-Value Stores

Website

ignite.apache.org

bigobject.io

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

Technische Dokumentation

apacheignite.readme.io/docs

docs.bigobject.io

www.dragonflydb.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

BigObject, Inc.

DragonflyDB team and community contributors

Erscheinungsjahr

2015

2023

Aktuelle Version

2.16.0, Dezember 2023

1.0, March 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

BSL 1.1

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++, Java, .Net

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

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

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Lua

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic execution of command blocks and scripts

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

nein

Password-based authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services
14. Mai 2016, AWS Blog

GridGain In-Memory Data Fabric Becomes Apache Ignite
9. April 2015, Linux.com

Apache Ignite: How to Read Data From Persistent Store
3. Juni 2016, dzone.com

GridGain, Apache Ignite founder talks in-memory databases
11. August 2022, TechTarget

bereitgestellt von Google News

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21. März 2023, Business Wire

DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database
21. März 2023, SiliconANGLE News

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29. März 2023, Phoronix

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18. April 2023, Business Wire

Valkey Emerges as Leading Open Source Alternative to Redis After Relicensing Row
12. September 2024, Business Wire

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