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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Cubrid vs. Spark SQL vs. Tkrzw

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Name

Kurzbeschreibung

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

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store

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

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

spark.apache.org/sql

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

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

cubrid.org/manuals

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

DGraph Labs

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Apache Software Foundation

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2017

2008

2014

2020

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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++, Java

Scala

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

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

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

fine grained access rights according to SQL-standard

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

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Weitere Ressourcen

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