DBMS > Amazon Neptune vs. JaguarDB vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. JaguarDB vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Oracle Berkeley DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, reliable graph database built for the cloud

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	2,20
Rang	#113	Overall
	#9	Graph DBMS
	#5	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores
	#16	Vektor DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	72,95
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

aws.amazon.com/neptune

www.jaguardb.com

www.leanxcale.com

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

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

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/neptune/developer-resources

www.jaguardb.com/support.html

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

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

Entwickler

Amazon

DataJaguar, Inc.

LeanXcale

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2017

2015

2010

1994

Aktuelle Version

3.3 July 2023

V12

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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++

the server part. Clients available in other languages

C++

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

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

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

through Apache Derby

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

OpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

C
Java
Scala

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.

Multi-Source Replikation

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with encyption-at-rest

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

Weitere Ressourcen

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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