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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Hyprcubd vs. PouchDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBadger  Xaus Vergleich ausschliessenHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.Serverless Time Series DBMSJavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten APISpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreTime Series DBMSDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,22
Rang#320  Overall
#47  Key-Value Stores
Punkte2,34
Rang#112  Overall
#21  Document Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitegithub.com/­dgraph-io/­badgerhyprcubd.com (offline)pouchdb.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgerpouchdb.com/­guidesspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDGraph LabsHyprcubd, Inc.Apache Software FoundationApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201720122014
Aktuelle Version7.1.1, Juni 20193.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen SourceOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoGoJavaScriptScala
Server BetriebssystemeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
gehostetServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinja infotime, int, uint, float, stringneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinneinja infoüber Viewsnein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (https)HTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGoJavaScriptJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinView Functions in JavaScriptnein
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDByes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineEventual ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaneinja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDBja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneintoken accessneinnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
BadgerHyprcubdPouchDBSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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