DBMS > BoltDB vs. EsgynDB vs. Memcached vs. ObjectBox vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. EsgynDB vs. Memcached vs. ObjectBox vs. TigerGraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded key-value store for Go.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,80
Rang	#215	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	18,08
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

github.com/boltdb/bolt

Technische Dokumentation

github.com/memcached/memcached/wiki

docs.objectbox.io

docs.tigergraph.com

Entwickler

Esgyn

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

2013

2015

2003

2017

Aktuelle Version

1.6.27, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

Apache License 2.0

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

C++, Java

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
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

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Propriätäres Protokoll

Proprietäres native API

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

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 replication between multi datacenters

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

online/offline synchronization between client and server

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

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

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

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

Role-based access control

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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