DBMS > Badger vs. MaxDB vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. MaxDB vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

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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.

A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions

Spatial extension of SQLite

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	2,32
Rang	#112	Overall
	#55	Relational DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

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

Website

github.com/dgraph-io/badger

maxdb.sap.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

splicemachine.com

Technische Dokumentation

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

maxdb.sap.com/documentation

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

DGraph Labs

SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997

Alessandro Furieri

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2017

1984

2008

2014

Aktuelle Version

7.9.10.12, Februar 2024

5.0.0, August 2020

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

serverlos

Linux
OS X
Solaris
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

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full 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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

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

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Weitere Ressourcen

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19. Januar 2021, Datanami

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18. September 2019, Towards Data Science

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