DBMS > Badger vs. Dolt vs. Google Cloud Datastore vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Dolt vs. Google Cloud Datastore vs. Lovefield

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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.

A MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schema

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,96
Rang	#193	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

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

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/dolthub/dolt
www.dolthub.com

cloud.google.com/datastore

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

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

docs.dolthub.com

cloud.google.com/datastore/docs

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

Entwickler

DGraph Labs

DoltHub Inc

Google

Erscheinungsjahr

2017

2018

2008

2014

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

Linux
macOS
Windows

gehostet

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, Details hier

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

SQL-like query language (GQL)

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
HTTP REST

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes

currently in alpha release

mit Google App Engine

nein

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

A database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.

Multi-source replication using Paxos

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

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

Only one user is configurable, and must be specified in the config file at startup

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

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

Top Data Version Control Tools for Machine Learning Research in 2023
24. Juli 2023, MarkTechPost

Dolt, a Relational Database with Git-Like Cloning Features
19. August 2020, The New Stack

Data Versioning at Scale: Chaos and Chaos Management
10. Februar 2023, InfoQ.com

Radar Trends to Watch: July 2022 – O'Reilly
5. Juli 2022, oreilly.com

Are you still not using Version Control for Data?
11. April 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Best cloud storage of 2024
21. Mai 2024, TechRadar

Google Cloud Stops Exit Fees
12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace
6. November 2023, PR Newswire

Inside Google’s strategic move to eliminate customer cloud data transfer fees
12. Januar 2024, Network World

Google says it'll stop charging fees to transfer data out of Google Cloud
11. Januar 2024, TechCrunch

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