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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Databricks vs. GigaSpaces

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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.

High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Values are user defined objects

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Suchmaschine

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	0,97
Rang	#192	Overall
	#32	Document Stores
	#6	Object oriented DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.databricks.com

www.gigaspaces.com

Technische Dokumentation

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

docs.databricks.com

docs.gigaspaces.com/latest/landing.html

Entwickler

DGraph Labs

Databricks

Gigaspaces Technologies

Erscheinungsjahr

2017

2013

2000

Aktuelle Version

15.5, September 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; Commercial licenses available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, C++, .Net

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

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

XML can be used for describing objects metadata

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

with Databricks SQL

SQL-99 for query and DML statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

GigaSpaces LRMI
Hibernate
JCache
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP API
Spring Data

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
C++
Java
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

synchronous or asynchronous
Source-Replica Replikation

synchronous or asynchronous

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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