DBMS > Badger vs. Citus vs. Google BigQuery

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Citus vs. Google BigQuery

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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.

Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL

Large scale data warehouse service with append-only tables

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,20
Rang	#325	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	2,15
Rang	#123	Overall
	#60	Relational DBMS

Punkte	61,90
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.citusdata.com

cloud.google.com/bigquery

Technische Dokumentation

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

docs.citusdata.com

cloud.google.com/bigquery/docs

Entwickler

DGraph Labs

Google

Erscheinungsjahr

2017

2010

Aktuelle Version

8.1, Dezember 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL, commercial license also available

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

gehostet

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

SQL

Support of SQL

nein

standard, with numerous extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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Weitere Ressourcen

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