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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Graph Engine vs. H2 vs. KeyDB

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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

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

An ultra-fast, open source Key-value store fully compatible with Redis API, modules, and protocols

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,70
Rang	#229	Overall
	#32	Key-Value Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.graphengine.io

www.h2database.com

github.com/Snapchat/KeyDB
keydb.dev

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

www.h2database.com/html/main.html

docs.keydb.dev

Entwickler

DGraph Labs

Microsoft

Thomas Mueller

EQ Alpha Technology Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

2010

2005

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

BSD-3

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

.NET

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

teilweise

Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

by using the Redis Search module

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protoco

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

Java

C
C#
C++
Clojure
Crystal
D
Dart
Elixir
Erlang
Fancy
Go
Haskell
Haxe
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Pascal
Perl
PHP
Prolog
Pure Data
Python
R
Rebol
Ruby
Rust
Scala
Scheme
Smalltalk
Swift
Tcl
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Strong eventual consistency with CRDTs

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Optimistic locking, atomic execution of commands blocks and scripts

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Configurable mechanisms for persistency via snapshots and/or operations logs

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz und ACL

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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30. Oktober 2010, Microsoft

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 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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

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Oh, snap! Snap snaps up database developer KeyDB
12. Mai 2022, TechCrunch

Garnet–open-source faster cache-store speeds up applications, services
18. März 2024, Microsoft

Snap Acquires KeyDB for Open-Source Services
17. Mai 2022, XR Today

Dragonfly 1.0 Released For What Claims To Be The World's Fastest In-Memory Data Store
20. März 2023, Phoronix

Microsoft open-sources Garnet cache-store -- a Redis rival?
19. März 2024, The Stack

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