DBMS > Badger vs. OpenTenBase vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. OpenTenBase vs. Ultipa

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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.

An enterprise-level distributed HTAP open source database based on PostgreSQL

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	0,08
Rang	#370	Overall
	#156	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#330	Overall
	#30	Graph DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

github.com/OpenTenBase/OpenTenBase
www.opentenbase.org

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

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

docs.opentenbase.org
docs.opentenbase.org/en

www.ultipa.com/document

Entwickler

DGraph Labs

OpenAtom Foundation, previously Tencent

Ultipa

Erscheinungsjahr

2017

2019

Aktuelle Version

2.5, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD-3

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

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

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

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Go
Java
PHP
Python

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

High-performance computing's role in real-time graph analytics - DataScienceCentral.com
30. Januar 2024, Data Science Central

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