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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Lovefield vs. Splice Machine vs. Vertica

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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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

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

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

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

google.github.io/lovefield

splicemachine.com

www.vertica.com

Technische Dokumentation

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

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

splicemachine.com/how-it-works

vertica.com/documentation

Entwickler

DGraph Labs

Google

Splice Machine

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2017

2014

2005

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

3.1, March 2021

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

JavaScript

Java

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

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

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

Using read-only observers

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Yes, via Full Spark Integration

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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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18. November 2015, CIO

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