DBMS > AlaSQL vs. H2 vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Oracle Berkeley DB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. H2 vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Oracle Berkeley DB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#260	Overall
	#40	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	29,04
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

alasql.org

www.h2database.com

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

www.h2database.com/html/main.html

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Thomas Mueller

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2014

2005

2014

1994

2019

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

18.1.40, Mai 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

MIT License

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

JavaScript

Java

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Clojure

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

JSON types

nein

XML Unterstützung

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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

SQL-like query language

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

Java

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

JavaScript

nein

Triggers

JavaScript

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implizit im Cloud Service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Implizit im Cloud Service

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

ACID

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Create a Marvel Database with SQL and Javascript, the easy way
2. Juli 2019, Towards Data Science

Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
3. Mai 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Public Preview: DiskANN vector indexing and search in Azure Cosmos DB NoSQL | Azure updates
21. Mai 2024, azure.microsoft.com

Public Preview: vCore-based Azure Cosmos DB for MongoDB cross-region disaster recovery (DR) | Azure updates
21. Mai 2024, azure.microsoft.com

Microsoft Build 2024: Cosmos DB for NoSQL gets vector search
21. Mai 2024, InfoWorld

Start your AI journey with Microsoft Azure Cosmos DB—compete for $10K
9. Mai 2024, azure.microsoft.com

At Build, Microsoft Fabric, PostgreSQL and Cosmos DB get AI enhancements
21. Mai 2024, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

The importance of bitcoin nodes and how to start one
9. Mai 2014, The Merkle News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk