DBMS > Badger vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB vs. WakandaDB

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.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Object oriented 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	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.geomesa.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

DGraph Labs

CCRi und Andere

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2017

2014

2016

1994

2012

Aktuelle Version

4.0.5, Februar 2024

18.1.40, Mai 2020

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
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

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

abhängig von Storage layer

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

abhängig von Storage layer

Source-Replica Replikation

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

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

abhängig von Storage layer

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

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

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24. September 2023, DataScientest

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10. November 2023, InfoQ.com

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9. Mai 2014, The Merkle News

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29. April 2018, Open Source For You

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