DBMS > Badger vs. Cassandra vs. Stardog vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Cassandra vs. Stardog vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Wide-Column Store basierend auf Ideen von BigTable und DynamoDB

Optimiert für schreibende Zugriffe

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

starting with release V5

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

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

Punkte	101,89
Rang	#12	Overall
	#1	Wide Column Stores

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

cassandra.apache.org

www.stardog.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

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

cassandra.apache.org/doc/latest

docs.stardog.com

Entwickler

DGraph Labs

Apache Software Foundation

Apache Top Level Projekt, ursprünglich von Facebook entwickelt

Stardog-Union

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2017

2008

2010

2011

Aktuelle Version

4.1.3, Juli 2023

7.3.0, Mai 2020

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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.

Astra DB: Multi-cloud DBaaS built on Apache Cassandra.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

Nur Gleichheitsabfragen, nicht immer die performanteste Lösung

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like SELECT, DML and DDL statements (CQL)

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

CQL (Cassandra Query Language, eine SQL-ähnliche Abfragesprache)
Thrift

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

kein "single point of failure"

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Abbildung von geographischer Verteilung der Server möglich

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

bei jedem Schreibvorgang individuell einstellbar

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomizität und Isolation innerhalb einzelner Operationen werden unterstützt

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

nein

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Apache Cassandra is the leading NoSQL, distributed database management system, well...
» mehr

Competitive advantages

No single point of failure ensures 100% availability . Operational simplicity for...
» mehr

Typical application scenarios

Internet of Things (IOT), fraud detection applications, recommendation engines, product...
» mehr

Key customers

Apple, Netflix, Uber, ING,, Intuit,Fidelity, NY Times, Outbrain, BazaarVoice, Best...
» mehr

Market metrics

Cassandra is used by 40% of the Fortune 100.
» mehr

Licensing and pricing models

Apache licenseÂ Pricing for commercial distributions provided by DataStax and available...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

Cassandra Forward event: Want to level up your Cassandra game? Watch now replays of the March 2023 sessions.
» mehr

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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Cassandra keeps climbing the ranks of the DB-Engines Ranking
3. Mai 2016, Matthias Gelbmann

Oracle is the DBMS of the Year
5. Januar 2016, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Winners, losers and an attractive newcomer in Novembers DB-Engines ranking
2. November 2015, Paul Andlinger

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15. April 2024, hackernoon.com

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10. Oktober 2023, The Register

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