DBMS > Amazon CloudSearch vs. AnzoGraph DB vs. Oracle Berkeley DB vs. Transbase vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon CloudSearch vs. AnzoGraph DB vs. Oracle Berkeley DB vs. Transbase vs. Valentina Server

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Von Amazon gehostetes Suchmaschinen-Service, Daten sind in der Amanzon Cloud gespeichert

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

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

Punkte	1,85
Rang	#137	Overall
	#12	Suchmaschinen

Punkte	0,23
Rang	#307	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

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

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/cloudsearch

cambridgesemantics.com/anzograph

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

www.transaction.de/en/products/transbase.html

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/cloudsearch

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

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

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Amazon

Cambridge Semantics

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Transaction Software GmbH

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2012

2018

1994

1987

1999

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

18.1.40, Mai 2020

Transbase 8.3, 2022

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++ (depending on the Berkeley DB edition)

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

nein

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
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

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

automatisch Partitionierung über Amazon Search Instanzen je nach Notwendigkeit

Automatic sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

transparent gesteuert von AWS

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Kerberos/HDFS data loading

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

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

Authentifizierung mittels verschlüsselter Signaturen

Access rights for users and roles

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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