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DBMS > Badger vs. CockroachDB vs. Cubrid vs. HEAVY.AI vs. Microsoft SQL Server

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. CockroachDB vs. Cubrid vs. HEAVY.AI vs. Microsoft SQL Server

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBadger  Xaus Vergleich ausschliessenCockroachDB  Xaus Vergleich ausschliessenCubrid  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft SQL Server  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.CockroachDB is a distributed database architected for modern cloud applications. It is wire compatible with PostgreSQL and backed by a Key-Value Store, which is either RocksDB or a purpose-built derivative, called Pebble.CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTPA high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareRelationales DBMS von Microsoft
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMSDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,22
Rang#320  Overall
#47  Key-Value Stores
Punkte5,73
Rang#58  Overall
#34  Relational DBMS
Punkte1,04
Rang#187  Overall
#87  Relational DBMS
Punkte1,64
Rang#145  Overall
#67  Relational DBMS
Punkte821,56
Rang#3  Overall
#3  Relational DBMS
Websitegithub.com/­dgraph-io/­badgerwww.cockroachlabs.comcubrid.com (korean)
cubrid.org (english)
github.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
www.microsoft.com/­en-us/­sql-server
Technische Dokumentationgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgerwww.cockroachlabs.com/­docscubrid.org/­manualsdocs.heavy.ailearn.microsoft.com/­en-US/­sql/­sql-server
EntwicklerDGraph LabsCockroach LabsCUBRID Corporation, CUBRID FoundationHEAVY.AI, Inc.Microsoft
Erscheinungsjahr20172015200820161989
Aktuelle Version24.1.0, Mai 202411.0, Jaenner 20215.10, Jänner 2022SQL Server 2022, November 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0, commercial license availableOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache Version 2; enterprise edition availablekommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
SQLServer Flex @ STACKIT offers a managed version of SQL Server with adjustable CPU, RAM, storage amount and speed, in enterprise grade to perfectly match all application requirements. All services are 100% GDPR-compliant.
ImplementierungsspracheGoGoC, C++, JavaC++ and CUDAC++
Server BetriebssystemeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Windows
Linux
Windows
LinuxLinux
Windows
Datenschemaschemafreidynamic schemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinja
Sekundärindizesneinjajaneinja
SQL infoSupport of SQLneinyes, wire compatible with PostgreSQLjajaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Thrift
Vega
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)
Unterstützte ProgrammiersprachenGoC#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Rust
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinJava Stored ProceduresneinTransact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java
Triggersneinneinjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeinehorizontal partitioning (by key range) infoall tables are translated to an ordered KV store and then broken down into 64MB ranges, which are then used as replicas in RAFTkeineSharding infoRound robinTabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-source replication using RAFTSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikationja, aber abhängig von der SQL-Server Edition
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjajaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinRole-based access controlfine grained access rights according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterNavicat for SQL Server gives you a fully graphical approach to database management and development.
» mehr

Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for SQL Server and many other database management systems.
» mehr

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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4. Januar 2017, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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24. November 2008, 코리아타임스

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