DBMS > Badger vs. Heroic vs. Kyligence Enterprise vs. Percona Server for MongoDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Heroic vs. Kyligence Enterprise vs. Percona Server for MongoDB vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

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

A distributed analytics engine for big data, built on top of Apache Kylin

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,40
Rang	#269	Overall
	#124	Relational DBMS

Punkte	0,52
Rang	#254	Overall
	#39	Document Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/spotify/heroic

kyligence.io/kyligence-enterprise

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

yaacomo.com

Technische Dokumentation

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

spotify.github.io/heroic

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

Entwickler

DGraph Labs

Spotify

Kyligence, Inc.

Percona

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2014

2016

2015

2009

Aktuelle Version

3.4.10-2.10, November 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

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

Linux

Android
Linux
Windows

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

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

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

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users and roles

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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20. Februar 2020, Datanami

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10. August 2021, VentureBeat

Distributed OLAPer Kyligence accelerates core engine, adds real-time data support – Blocks and Files
10. August 2021, Blocks & Files

How Kyligence Cloud uses Amazon EMR Serverless to simplify OLAP | Amazon Web Services
9. November 2022, AWS Blog

The 10 Hottest Big Data Tools Of 2023
23. November 2023, CRN

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MongoDB Performance Tuning
23. Mai 2024, Database Trends and Applications

5 Reasons to Run MongoDB on Kubernetes
6. März 2024, The New Stack

How to Plan Your MongoDB Upgrade
29. Januar 2024, The New Stack

FerretDB goes GA: Gives you MongoDB, without the MongoDB...
15. Mai 2023, The Stack

DB or not DB: Open-sourcer Percona pushes out plethora of SQL and NoSQL tweaks in bid to win over suits
19. Mai 2020, The Register

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