DBMS > Badger vs. Splunk vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Splunk vs. Transwarp Hippo

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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.

Plattform für die Analyse von Big Data

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Suchmaschine

Vektor DBMS

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

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

Punkte	89,10
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Punkte	0,05
Rang	#386	Overall
	#16	Vektor DBMS

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.splunk.com

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

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

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

DGraph Labs

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2003

2023

Aktuelle Version

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Vector, Numeric and String

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

Splunk Search Processing Language for search commands

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

C++
Java
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

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

nein

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Role based access control and fine grained access rights

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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2. Juli 2014, Paul Andlinger

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