DBMS > Badger vs. Datomic vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Datomic vs. Transwarp Hippo

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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

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Vektor DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#302	Overall
	#45	Key-Value Stores

Punkte	1,48
Rang	#143	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#383	Overall
	#21	Vektor DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.datomic.com

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

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

docs.datomic.com

Entwickler

DGraph Labs

Cognitect

Erscheinungsjahr

2017

2012

2023

Aktuelle Version

1.0.7180, Juli 2024

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

kommerziell

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

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

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

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

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

nein

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

Role based access control and fine grained access rights

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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