DBMS > Badger vs. Databricks vs. FileMaker vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Databricks vs. FileMaker vs. OrigoDB

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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.

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.

A fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

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

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

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	48,20
Rang	#20	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.databricks.com

www.claris.com/filemaker

origodb.com

Technische Dokumentation

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

docs.databricks.com

www.claris.com/resources/documentation

origodb.com/docs

Entwickler

DGraph Labs

Databricks

Claris

ein Tochterunternehmen von Apple

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2017

2013

1983

2009

under the name LiveDB

Aktuelle Version

19.4.1, November 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

iOS

client part only
Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

with Databricks SQL

über PlugIns

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

PHP

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

since Version 14

Source-Replica Replikation

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

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services

Role based authorization

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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