DBMS > Badger vs. EventStoreDB vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. EventStoreDB vs. Lovefield

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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.

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Event Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,14
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.eventstore.com

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

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

developers.eventstore.com

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

DGraph Labs

Event Store Limited

Google

Erscheinungsjahr

2017

2012

2014

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

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

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Implementierungssprache

JavaScript

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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