DBMS > Badger vs. Datomic vs. OpenQM vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Datomic vs. OpenQM vs. SpatiaLite

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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.

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

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	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.datomic.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

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

docs.datomic.com

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

DGraph Labs

Cognitect

Rocket Software, originally Martin Phillips

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2017

2012

1993

2008

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

3.4-12

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Clojure

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

By using transaction functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

nein

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights can be defined down to the item level

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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