DBMS > Badger vs. Graph Engine vs. Heroic vs. Lovefield

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

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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

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.graphengine.io

github.com/spotify/heroic

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

spotify.github.io/heroic

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

DGraph Labs

Microsoft

Spotify

Google

Erscheinungsjahr

2017

2010

2014

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

.NET and C

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

.NET

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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27. Februar 2019, Data Science Central

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