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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Graph Engine vs. GridDB vs. Heroic

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#328	Overall
	#48	Key-Value Stores

Punkte	0,56
Rang	#241	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	1,91
Rang	#123	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.graphengine.io

griddb.net

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

docs.griddb.net

spotify.github.io/heroic

Entwickler

DGraph Labs

Microsoft

Toshiba Corporation

Spotify

Erscheinungsjahr

2017

2010

2013

2014

Aktuelle Version

5.1, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

Open Source

Apache 2.0

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

.NET and C

C++

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

.NET

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

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

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at container level

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users can be defined per database

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

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30. Oktober 2010, microsoft.com

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

The graph analytics landscape 2019
27. Februar 2019, Data Science Central

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

bereitgestellt von Google News

TOSHIBA DIGITAL SOLUTIONS CORPORATION
1. November 2020, global.toshiba

Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB
8. April 2021, The Register

Now Features Scale-Out and Scale-Up combo for Petabyte-scale Data Management
3. Dezember 2019, global.toshiba

Amazon Proposes to Develop New Data Center Campus in Virginia
26. August 2022, w.media

’s SQL Interface, Aims to Accelerate Open Innovation
17. Juni 2020, global.toshiba

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