DBMS > Badger vs. Google Cloud Datastore vs. Spark SQL vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Google Cloud Datastore vs. Spark SQL vs. STSdb

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,20
Rang	#325	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	4,49
Rang	#79	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

cloud.google.com/datastore

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/datastore/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

DGraph Labs

Google

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2017

2008

2014

2011

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, 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

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, Details hier

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GQL)

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

nein

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication using Paxos

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Cloud Stops Exit Fees
12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace
6. November 2023, PR Newswire

Best cloud storage of 2024
3. April 2024, TechRadar

What Is Google Cloud Platform?
28. August 2023, Simplilearn

Compare Google Cloud Storage vs. Google Drive for enterprises
9. November 2023, TechTarget

bereitgestellt von Google News

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
11. April 2024, Yahoo Movies Canada

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk