DBMS > Badger vs. Lovefield vs. SAP IQ vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Lovefield vs. SAP IQ vs. Transwarp Hippo

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Name

Kurzbeschreibung

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

spaltenorientiert

Vektor DBMS

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	2,75
Rang	#104	Overall
	#53	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#13	Vektor DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

google.github.io/lovefield

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

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

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

help.sap.com/docs/SAP_IQ

Entwickler

DGraph Labs

Google

SAP, formerly Sybase

Erscheinungsjahr

2017

2014

1994

2023

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

16.1 SPS04, April 2019

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

SAP/Sybase Replication Server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop 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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Role based access control and fine grained access rights

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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17. August 2015, ComputerWeekly.com

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5. November 2020, The Register

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