DBMS > Badger vs. EsgynDB vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. ObjectBox vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. EsgynDB vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. ObjectBox vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	29,04
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.esgyn.cn

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

objectbox.io

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

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

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

docs.objectbox.io

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

DGraph Labs

Esgyn

Microsoft

ObjectBox Limited

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2017

2015

2014

2017

2014

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache License 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

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

gehostet

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

JSON types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

All properties auto-indexed by default

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

Proprietäres native API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

JavaScript

nein

Triggers

nein

JavaScript

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implizit im Cloud Service

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Implizit im Cloud Service

online/offline synchronization between client and server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

ACID

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

The first On-Device Vector Database: ObjectBox 4.0
16. Mai 2024

Edge AI: The era of on-device AI
23. April 2024

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

Data Viewer for Objects – announcing ObjectBox Admin
14. November 2023

Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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Weitere Ressourcen

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15. Mai 2024, azure.microsoft.com

Start your AI journey with Microsoft Azure Cosmos DB—compete for $10K
9. Mai 2024, azure.microsoft.com

Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities
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How to Migrate Azure Cosmos DB Databases | by Arwin Lashawn
25. August 2023, DataDrivenInvestor

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10. Juli 2023, Datanami

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