DBMS > Badger vs. EJDB vs. Heroic vs. mSQL vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. EJDB vs. Heroic vs. mSQL vs. OpenTSDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,27
Rang	#167	Overall
	#77	Relational DBMS

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/Softmotions/ejdb

github.com/spotify/heroic

hughestech.com.au/products/msql

opentsdb.net

Technische Dokumentation

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

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

spotify.github.io/heroic

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

Entwickler

DGraph Labs

Softmotions

Spotify

Hughes Technologies

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2017

2012

2014

1994

2011

Aktuelle Version

4.4, Oktober 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

LGPL

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

serverlos

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, bool, date, object_id

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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9. Juli 2003, PCQuest

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29. November 2018, diggers.news

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10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

Comparing InfluxDB, TimescaleDB, and QuestDB Timeseries Databases
30. Juni 2021, Towards Data Science

A real-time processing revival – O'Reilly
1. April 2015, O'Reilly Media

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