DBMS > Badger vs. Databricks vs. Lovefield vs. OpenTenBase

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Databricks vs. Lovefield vs. OpenTenBase

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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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

An enterprise-level distributed HTAP open source database based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Relational 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	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.databricks.com

google.github.io/lovefield

github.com/OpenTenBase/OpenTenBase
www.opentenbase.org

Technische Dokumentation

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

docs.databricks.com

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

docs.opentenbase.org
docs.opentenbase.org/en

Entwickler

DGraph Labs

Databricks

Google

OpenAtom Foundation, previously Tencent

Erscheinungsjahr

2017

2013

2014

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

2.5, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD-3

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

JavaScript

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Datenschema

schemafrei

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

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

with Databricks SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

JavaScript

C
Go
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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