DBMS > Badger vs. Ehcache vs. GeoMesa vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Ehcache vs. GeoMesa vs. Heroic

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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 widely adopted Java cache with tiered storage options

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Spatial 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	4,89
Rang	#67	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

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

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.ehcache.org

www.geomesa.org

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

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

www.ehcache.org/documentation

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

spotify.github.io/heroic

Entwickler

DGraph Labs

Terracotta Inc, owned by Software AG

CCRi und Andere

Spotify

Erscheinungsjahr

2017

2009

2014

Aktuelle Version

3.10.0, Maerz 2022

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Implementierungssprache

Java

Scala

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache

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

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Cache Event Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

by using Terracotta Server

abhängig von Storage layer

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

by using Terracotta Server

abhängig von Storage layer

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

supports JTA and can work as an XA resource

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

In-Memory Unterstützung

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

nein

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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