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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Graph Engine vs. MonetDB vs. Sqrrl vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking.

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Adaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial 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	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.graphengine.io

www.monetdb.org

sqrrl.com

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

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

www.graphengine.io/docs/manual

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

DGraph Labs

Microsoft

MonetDB BV

Amazon

ursprünglich Sqrrl Data, Inc.

8Kdata

Erscheinungsjahr

2017

2010

2004

2012

2016

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL-V3

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

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

.NET

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, boolean, date, object_id

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 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Accumulo Shell
Java API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

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

Actionscript
C

using GLib
C#
C++
Cocoa
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding via remote tables

Sharding

Basierend auf Hadoop

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Hadoop

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

Document store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution.

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic updates per row, document, or graph entity

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Cell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC)

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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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27. Februar 2019, Data Science Central

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9. Dezember 2021, Datanami

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part II - DataScienceCentral.com
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