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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Elasticsearch vs. GridGain

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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.

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Suchmaschine

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#325	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	134,78
Rang	#7	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	1,53
Rang	#155	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#73	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.elastic.co/elasticsearch

www.gridgain.com

Technische Dokumentation

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

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

www.gridgain.com/docs/index.html

Entwickler

DGraph Labs

Elastic

GridGain Systems, Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2010

2007

Aktuelle Version

8.6, January 2023

GridGain 8.5.1

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Elastic License

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

Java, C++, .Net

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

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

Triggers

nein

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

yes (cache interceptors and events)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes (replicated cache)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ES-Hadoop Connector

yes (compute grid and hadoop accelerator)

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Memcached and Redis integration

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Hooks for custom implementations

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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13. März 2024, The New Stack

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21. November 2023, Towards Data Science

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