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DBMS > Amazon Redshift vs. Hyprcubd vs. JaguarDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Hyprcubd vs. JaguarDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenJaguarDB  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsServerless Time Series DBMSPerformant, highly scalable DBMS for AI and IoT applicationsWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSKey-Value Store
Vektor DBMS
Key-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Suchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte0,06
Rang#381  Overall
#59  Key-Value Stores
#13  Vektor DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­redshifthyprcubd.com (offline)www.jaguardb.comwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftwww.jaguardb.com/­support.htmldocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Hyprcubd, Inc.DataJaguar, Inc.Oracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2012201519942001
Aktuelle Version3.3 July 202318.1.40, Mai 20203.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoGPL V3.0Open Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCGoC++ infothe server part. Clients available in other languagesC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)C++
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinuxAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infotime, int, uint, float, stringjaneinnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizeseingeschränktneinjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like query languageA subset of ANSI SQL is implemented infobut no views, foreign keys, triggersja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
gRPC (https)JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinneinneinnein
Triggersneinneinneinja infoonly for the SQL APInein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source ReplikationSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaneinjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardtoken accessRechteverwaltung mit Benutzeraccountsneinnein

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

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftHyprcubdJaguarDBOracle Berkeley DBSphinx
DB-Engines Blog Posts

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

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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