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DBMS > Badger vs. dBASE vs. etcd vs. Google Cloud Bigtable vs. Percona Server for MongoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. dBASE vs. etcd vs. Google Cloud Bigtable vs. Percona Server for MongoDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBadger  Xaus Vergleich ausschliessendBASE  Xaus Vergleich ausschliessenetcd  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenPercona Server for MongoDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.dBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.A distributed reliable key-value storeGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMSKey-Value StoreKey-Value Store
Wide Column Store
Document Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,14
Rang#328  Overall
#48  Key-Value Stores
Punkte9,16
Rang#43  Overall
#27  Relational DBMS
Punkte7,05
Rang#53  Overall
#5  Key-Value Stores
Punkte2,97
Rang#92  Overall
#15  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,50
Rang#250  Overall
#39  Document Stores
Websitegithub.com/­dgraph-io/­badgerwww.dbase.cometcd.io
github.com/­etcd-io/­etcd
cloud.google.com/­bigtablewww.percona.com/­mongodb/­software/­percona-server-for-mongodb
Technische Dokumentationgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgerwww.dbase.com/­support/­knowledgebaseetcd.io/­docs
github.com/­etcd-io/­etcd/­tree/­master/­Documentation
cloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.percona.com/­percona-distribution-for-mongodb
EntwicklerDGraph LabsAsthon TateGooglePercona
Erscheinungsjahr2017197920152015
Aktuelle VersiondBASE 2019, 20193.4, August 20193.4.10-2.10, November 2017
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoGPL Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoGoC++
Server BetriebssystemeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
DOS infodBase Classic
Windows infodBase Pro
FreeBSD
Linux
Windows infoexperimental
gehostetLinux
Datenschemaschemafreijaschemafreischemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLneinneinneinneinnein
APIs und andere Zugriffskonzeptekeine infoMit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werdengRPC
JSON over HTTP
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Proprietäres Protokoll basierend auf JSON
Unterstützte ProgrammiersprachenGodBase eigene IDE.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein infoDie IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.neinneinJavaScript
Triggersneinneinyes, watching key changesneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeinekeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeinekeineUsing Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinjaja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoNicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMSneinAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinja infovia In-Memory Engine
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinZugriffsrechte für Benutzer und RollenneinAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Access rights for users and roles

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
BadgerdBASEetcdGoogle Cloud BigtablePercona Server for MongoDB
DB-Engines Blog Posts

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3. Juni 2013, Paul Andlinger

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