DBMS > Badger vs. EsgynDB vs. Google BigQuery vs. Graph Engine vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. EsgynDB vs. Google BigQuery vs. Graph Engine vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Large scale data warehouse service with append-only tables

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Document Store

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

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigquery

www.graphengine.io

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/bigquery/docs

www.graphengine.io/docs/manual

Entwickler

DGraph Labs

Esgyn

Google

Microsoft

8Kdata

Erscheinungsjahr

2017

2015

2010

2016

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

AGPL-V3

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 and C

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

gehostet

.NET

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C#
C++
F#
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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27. Februar 2019, Data Science Central

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