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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Databricks vs. RDFox vs. ToroDB

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Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

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 knowledge graph and semantic reasoning engine

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,23
Rang	#308	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.databricks.com

www.oxfordsemantic.tech

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

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

docs.databricks.com

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

DGraph Labs

Databricks

Oxford Semantic Technologies

8Kdata

Erscheinungsjahr

2017

2013

2017

2016

Aktuelle Version

6.0, Septermber 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL-V3

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

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

RDF schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

C
Java

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

replication via a shared file system

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

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Eventual Consistency
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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Roles, resources, and access types

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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