DBMS > Badger vs. Hazelcast vs. IBM Db2 warehouse vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Hazelcast vs. IBM Db2 warehouse vs. TigerGraph

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Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

A widely adopted in-memory data grid

Data warehousing service aus der Cloud

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

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

Punkte	5,46
Rang	#61	Overall
	#7	Key-Value Stores

Punkte	1,37
Rang	#160	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

hazelcast.com

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

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

hazelcast.org/imdg/docs

docs.tigergraph.com

Entwickler

DGraph Labs

Hazelcast

IBM

Erscheinungsjahr

2017

2008

2014

2017

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

kommerziell

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

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Linux

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

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

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Event Listeners, Executor Services

PL/SQL, SQL PL

Triggers

nein

Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Replicated Map

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 selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

ACID

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

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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