DBMS > Badger vs. Google Cloud Firestore vs. Heroic vs. PostgreSQL vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Google Cloud Firestore vs. Heroic vs. PostgreSQL vs. Riak TS

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

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

Punkte	7,36
Rang	#53	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	636,25
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

firebase.google.com/products/firestore

github.com/spotify/heroic

www.postgresql.org

Technische Dokumentation

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

firebase.google.com/docs/firestore

spotify.github.io/heroic

www.postgresql.org/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

DGraph Labs

Google

Spotify

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2017

2014

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2015

Aktuelle Version

16.3, Mai 2024

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

nein

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Erlang

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Using Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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