DBMS > Badger vs. NSDb vs. Vitess vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. NSDb vs. Vitess 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.

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

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#328	Overall
	#48	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,86
Rang	#202	Overall
	#95	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

nsdb.io

vitess.io

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

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

nsdb.io/Architecture

vitess.io/docs

wakanda.github.io/doc

Entwickler

DGraph Labs

The Linux Foundation, PlanetScale

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2017

2013

2012

Aktuelle Version

15.0.2, December 2022

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java, Scala

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Docker
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

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at shard level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Deepthi Sigireddi on Distributed Database Architecture in the Cloud Native Era
20. Mai 2024, InfoQ.com

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale offers undo button to reverse schema migration without losing data
24. März 2022, The Register

CNCF’s Vitess Scales MySQL with the Help of Kubernetes
9. Februar 2018, The New Stack

bereitgestellt von Google News

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