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

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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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A high performance open source SQL database for time series data

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	2,52
Rang	#109	Overall
	#9	Time Series DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.graphengine.io

google.github.io/lovefield

questdb.io

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

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

questdb.io/docs

Entwickler

DGraph Labs

Microsoft

Google

QuestDB Technology Inc

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

.NET and C

JavaScript

Java (Zero-GC), C++, Rust

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

.NET

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free via InfluxDB Line Protocol

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL with time-series extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

JavaScript

PostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

over HTTP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

keine

horizontal partitioning (by timestamps)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication with eventual consistency

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID for single-table writes

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

through memory mapped files

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr

Typical application scenarios

Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr

Key customers

Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr

Licensing and pricing models

Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr

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