DBMS > Badger vs. Heroic vs. IBM Db2 warehouse vs. searchxml vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Heroic vs. IBM Db2 warehouse vs. searchxml vs. SiriDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Data warehousing service aus der Cloud

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Native XML DBMS
Suchmaschine

Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

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

Punkte	0,03
Rang	#390	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/spotify/heroic

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.searchxml.net/category/products

siridb.com

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

www.searchxml.net/support/handouts

docs.siridb.com

Entwickler

DGraph Labs

Spotify

IBM

informationpartners gmbh

Cesbit

Erscheinungsjahr

2017

2014

2015

2017

Aktuelle Version

1.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

MIT 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

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++

most other programming languages supported via APIs

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL, SQL PL

on the application server

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

sychronisation to multiple collections

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS
16. Oktober 2023, ibm.com

Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ...
11. Juli 2023, ibm.com

Data Mining in Db2 Warehouse: the basics
23. Juni 2020, Towards Data Science

Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x
11. Juli 2023, ibm.com

Top 7 Cloud Data Warehouse Companies
31. Mai 2023, Datamation

bereitgestellt von Google News

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