DBMS > Badger vs. GBase vs. IBM Db2 warehouse vs. Qdrant vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. GBase vs. IBM Db2 warehouse vs. Qdrant vs. SiriDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Data warehousing service aus der Cloud

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	1,37
Rang	#160	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	1,28
Rang	#167	Overall
	#7	Vektor DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.gbase.cn

www.ibm.com/products/db2/warehouse

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

siridb.com

Technische Dokumentation

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

qdrant.tech/documentation

docs.siridb.com

Entwickler

DGraph Labs

General Data Technology Co., Ltd.

IBM

Qdrant

Cesbit

Erscheinungsjahr

2017

2004

2014

2021

2017

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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, Python

Rust

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

gehostet

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numbers, Strings, Geo, Boolean

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

nein

Standard with numerous extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

PL/SQL, SQL PL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Key-based authentication

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS
16. Oktober 2023, IBM

Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ...
11. Juli 2023, IBM

Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x
11. Juli 2023, IBM

Data mining in Db2 Warehouse: the basics
23. Juni 2020, Towards Data Science

Top 7 Cloud Data Warehouse Companies
31. Mai 2023, Datamation

bereitgestellt von Google News

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant Raises $28M to Advance Massive-Scale AI Applications
23. Januar 2024, Business Wire

Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ...
16. April 2024, Oracle

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast
17. April 2024, Forbes

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk