DBMS > Badger vs. GeoMesa vs. LevelDB vs. Sphinx vs. TDengine

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. GeoMesa vs. LevelDB vs. Sphinx vs. TDengine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Time Series DBMS and big data platform

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	2,60
Rang	#107	Overall
	#8	Time Series DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.geomesa.org

github.com/google/leveldb

sphinxsearch.com

github.com/taosdata/TDengine
tdengine.com

Technische Dokumentation

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

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

sphinxsearch.com/docs

docs.tdengine.com

Entwickler

DGraph Labs

CCRi und Andere

Google

Sphinx Technologies Inc.

TDEngine, previously Taos Data

Erscheinungsjahr

2017

2014

2011

2001

2019

Aktuelle Version

5.0.0, Mai 2024

1.23, Februar 2021

3.5.1, Februar 2023

3.0, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

BSD

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

AGPL V3, also commercial editions available

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

Scala

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Illumos
Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
Windows

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

Standard SQL with extensions for time-series applications

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

JDBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

yes, via alarm monitoring

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

abhängig von Storage layer

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

nein

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

yes

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

TDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and...
» mehr

Competitive advantages

High Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial...
» mehr

Typical application scenarios

TDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected...
» mehr

Market metrics

TDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries...
» mehr

Licensing and pricing models

TDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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