DBMS > Apache Phoenix vs. Badger vs. Cloudflare Workers KV vs. JaguarDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Badger vs. Cloudflare Workers KV vs. JaguarDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

A global, low-latency, key-value store for applications on Cloudflare with exceptionally high read volumes and low-latency.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

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

Punkte	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,32
Rang	#283	Overall
	#40	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Website

phoenix.apache.org

github.com/dgraph-io/badger

www.cloudflare.com/developer-platform/workers-kv

www.jaguardb.com

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

developers.cloudflare.com/kv/api

www.jaguardb.com/support.html

Entwickler

Apache Software Foundation

DGraph Labs

Cloudflare

DataJaguar, Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2017

2018

2015

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

HTTP REST
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

nein

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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