DBMS > Badger vs. EJDB vs. Ignite vs. Newts vs. Prometheus

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. EJDB vs. Ignite vs. Newts vs. Prometheus

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)

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

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	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/Softmotions/ejdb

ignite.apache.org

opennms.github.io/newts

prometheus.io

Technische Dokumentation

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

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

apacheignite.readme.io/docs

github.com/OpenNMS/newts/wiki

prometheus.io/docs

Entwickler

DGraph Labs

Softmotions

Apache Software Foundation

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2017

2012

2015

2014

2015

Aktuelle Version

Apache Ignite 2.6

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

C++, Java, .Net

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

serverlos

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, bool, date, object_id

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

HTTP REST
Java API

RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Java

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes (replicated cache)

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

mittels Federation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Hooks for custom implementations

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

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

GridGain Releases Conference Schedule for Virtual Apache Ignite Summit 2023
1. Juni 2023, Datanami

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services
14. Mai 2016, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services
10. März 2024, AWS Blog

VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring
17. Juli 2023, The New Stack

Exadata Real-Time Insight - Quick Start
3. April 2024, Oracle

OpenTelemetry vs. Prometheus: You can’t fix what you can’t see
29. März 2024, ibm.com

Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd
1. Februar 2024, Linux Journal

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