DBMS > AlaSQL vs. LevelDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. LevelDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Solr

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Suchmaschine

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	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

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

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

alasql.org

github.com/google/leveldb

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

solr.apache.org

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

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

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

2011

1994

2006

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

18.1.40, Mai 2020

9.5.0, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

BSD

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Apache Version 2

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

C++

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

Java

Server Betriebssysteme

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

Illumos
Linux
OS X
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Datenschema

schemafrei

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

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

Sekundärindizes

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

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

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

.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

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java plugins

Triggers

nein

only for the SQL API

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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Weitere Ressourcen

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12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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