DBMS > Badger vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. WakandaDB

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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.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,12
Rang	#371	Overall
	#56	Key-Value Stores

Punkte	21,78
Rang	#34	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#389	Overall
	#37	Time Series DBMS

Punkte	0,01
Rang	#386	Overall
	#22	Object oriented DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

nsdb.io

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

nsdb.io/Architecture

doc.wakanda.org/home2.en.html#/Datastore/Introduction.200-588937.en.html

Entwickler

DGraph Labs

Microsoft

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2017

2016

2017

2012

Aktuelle Version

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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, Scala

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

Java
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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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