DBMS > Badger vs. Bangdb vs. BigObject vs. Brytlyt vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Bangdb vs. BigObject vs. Brytlyt vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,38
Rang	#276	Overall
	#127	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

Technische Dokumentation

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

docs.bangdb.com

docs.bigobject.io

docs.brytlyt.io

Entwickler

DGraph Labs

Sachin Sinha, BangDB

BigObject, Inc.

Brytlyt

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2017

2012

2015

2016

2018

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

5.0, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD 3

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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, C++

C, C++ and CUDA

Scala

Server Betriebssysteme

BSD
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
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

nein

XML Unterstützung

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

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL like support with command line tool

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

nein

Triggers

nein

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, run db with in-memory only mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

yes (enterprise version only)

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform
1. August 2023, PR Newswire

London data analytics startup Brytlyt raises €4.43M from Amsterdam-based Finch Capital, others
22. Dezember 2021, Silicon Canals

Brytlyt Secures $4M in Series A Funding
20. Mai 2020, Datanami

Bringing GPUs To Bear On Bog Standard Relational Databases
26. Februar 2018, The Next Platform

Brytlyt raises £3.8m for '1000x faster analytics'
22. Dezember 2021, BusinessCloud

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