DBMS > Badger vs. Derby vs. FatDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Derby vs. FatDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Wide Column Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	4,71
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

db.apache.org/derby

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

yaacomo.com

Technische Dokumentation

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

db.apache.org/derby/manuals/index.html

Entwickler

DGraph Labs

Apache Software Foundation

FatCloud

Microsoft

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2017

1997

2012

2009

Aktuelle Version

10.17.1.0, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Windows

gehostet

Android
Linux
Windows

Datenschema

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

optimistic Locking

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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20. Dezember 2019, TheServerSide.com

The Arrival of Java 20
21. März 2023, Oracle

Installing Apache Hive 3.1.2 on Windows 10 | by Hadi Fadlallah
3. Mai 2020, Towards Data Science

The Apache® Software Foundation Announces 18 Years of Open Source Leadership
28. März 2017, GlobeNewswire

No, Citrix did not kill CloudStack
15. September 2014, InfoWorld

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Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates
5. Mai 2015, Microsoft

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

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14. Januar 2019, InfoWorld

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14. April 2017, Experts Exchange

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