DBMS > Badger vs. HBase vs. OpenQM vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. HBase vs. OpenQM vs. Postgres-XL

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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.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	27,97
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

hbase.apache.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

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

hbase.apache.org/book.html

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

DGraph Labs

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2017

2008

1993

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

3.4-12

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Mozilla public license

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

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

options to bring your own types, AVRO

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Coprocessors in Java

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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 or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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20. Oktober 2023, hackernoon.com

What Is HBase?
19. August 2021, IBM

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6. Mai 2016, InfoWorld

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13. Februar 2023, AWS Blog

HydraBase – The evolution of HBase@Facebook
5. Juni 2014, Facebook Engineering

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