DBMS > Badger vs. Brytlyt vs. ObjectBox vs. Teradata vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Brytlyt vs. ObjectBox vs. Teradata vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

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

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	44,87
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Punkte	1,47
Rang	#157	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

Technische Dokumentation

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

Entwickler

DGraph Labs

Brytlyt

ObjectBox Limited

Teradata

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2016

2017

1984

2010

Aktuelle Version

5.0, August 2023

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++ and CUDA

C und C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

gehostet
Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

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

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

nein

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2016 + extensions

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Proprietäres native API

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Hashing

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

online/offline synchronization between client and server

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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29. Mai 2024

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Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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11. Juni 2024, MarketBeat

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