DBMS > Badger vs. IBM Db2 Event Store vs. Lovefield vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. IBM Db2 Event Store vs. Lovefield vs. ObjectBox

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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.

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#328	Overall
	#48	Key-Value Stores

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.ibm.com/products/db2-event-store

google.github.io/lovefield

github.com/objectbox
objectbox.io

Technische Dokumentation

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

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

docs.objectbox.io

Entwickler

DGraph Labs

IBM

Google

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2017

2014

2017

Aktuelle Version

2.0

2.1.12, February 2017

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache 2.0

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

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

C und C++

JavaScript

C und C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
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

SQL

Support of SQL

nein

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

JavaScript

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Active-active shard replication

keine

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual 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

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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24. Juli 2024

Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
18. Juni 2024

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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4. Oktober 2022, ITPro

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23. Oktober 2019, RTInsights

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’
3. Juni 2019, Datanami

bereitgestellt von Google News

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