DBMS > Amazon CloudSearch vs. Faircom DB vs. Oracle Berkeley DB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon CloudSearch vs. Faircom DB vs. Oracle Berkeley DB vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

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

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Key-Value Store
Relational DBMS

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	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

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

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

Website

aws.amazon.com/cloudsearch

www.faircom.com/products/faircom-db

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

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

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/cloudsearch

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

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

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

Entwickler

Amazon

FairCom Corporation

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

1979

1994

1987

Aktuelle Version

V12, November 2020

18.1.40, Mai 2020

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

ANSI C, C++

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

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

SQL

Support of SQL

nein

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

.Net, JavaScript, C/C++

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

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

transparent gesteuert von AWS

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Authentifizierung mittels verschlüsselter Signaturen

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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