DBMS > Badger vs. Kyligence Enterprise vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Kyligence Enterprise vs. Vertica

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#309	Overall
	#45	Key-Value Stores

Punkte	0,30
Rang	#279	Overall
	#127	Relational DBMS

Punkte	9,85
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

kyligence.io/kyligence-enterprise

www.vertica.com

Technische Dokumentation

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

vertica.com/documentation

Entwickler

DGraph Labs

Kyligence, Inc.

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2017

2016

2005

Aktuelle Version

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

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

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

nein

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

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

Dgraph raises $11.5 million for scalable graph database solutions
31. Juli 2019, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

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

The Coolest Data Analytics Companies Of The 2025 Big Data 100
21. April 2025, CRN Magazine

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

The Coolest Data Analytics and Business Intelligence CEOs of 2021
17. September 2021, solutionsreview.com

Why Analytics Warehouse Is the Answer to Big Data Analytics
21. September 2021, Spiceworks

bereitgestellt von Google News

Introducing the Future of Data Analysis: A Revolutionary Tool for Vertica Users
25. Oktober 2024, OpenText Blogs

Leveraging Vertica Performance by Reducing CPU System Calls
23. Januar 2025, Taboola.com

New browser-based query editor for OpenText Core Analytics Database accelerates and simplifies querying your data
25. November 2024, OpenText Blogs

Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK
11. Februar 2021, Amazon Web Services (AWS)

Vertica on Kubernetes
20. Juni 2024, OpenText Blogs

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk