DBMS > Badger vs. Cloudflare Workers KV vs. EJDB vs. Graphite vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Cloudflare Workers KV vs. EJDB vs. Graphite vs. TerarkDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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.

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,39
Rang	#274	Overall
	#39	Key-Value Stores

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	4,83
Rang	#67	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#367	Overall
	#56	Key-Value Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

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

github.com/Softmotions/ejdb

github.com/graphite-project/graphite-web

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

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

developers.cloudflare.com/kv/api

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

graphite.readthedocs.io

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

DGraph Labs

Cloudflare

Softmotions

Chris Davis

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2017

2018

2012

2006

2016

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

restricted open source version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Python

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

serverlos

Linux
Unix

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, bool, date, object_id

Numeric data only

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
Proprietäres Protokoll

In-process Library

HTTP API
Sockets

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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1. April 2022, Datanami

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23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

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