DBMS > Badger vs. FileMaker vs. OrigoDB vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. FileMaker vs. OrigoDB vs. Vertica

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Name

Kurzbeschreibung

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

FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.

A fully ACID in-memory object graph database

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

Column oriented

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	48,20
Rang	#20	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.claris.com/filemaker

origodb.com

www.vertica.com

Technische Dokumentation

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

www.claris.com/resources/documentation

origodb.com/docs

vertica.com/documentation

Entwickler

DGraph Labs

Claris

ein Tochterunternehmen von Apple

Robert Friberg et al

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2017

1983

2009

under the name LiveDB

2005

Aktuelle Version

19.4.1, November 2021

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

iOS

client part only
Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

User defined using .NET types and collections

yes

XML Unterstützung

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

nein

Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

nein

über PlugIns

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

PHP

.Net

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

Domain Events

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

since Version 14

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services

Role based authorization

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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