DBMS > Apache Drill vs. Cubrid vs. mSQL vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Cubrid vs. mSQL vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

mSQL (Mini SQL) is a simple and lightweight RDBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Suchmaschine

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

Punkte	2,28
Rang	#119	Overall
	#23	Document Stores
	#56	Relational DBMS

Punkte	1,31
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	1,67
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

Punkte	2,52
Rang	#114	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	6,03
Rang	#60	Overall
	#6	Suchmaschinen

Website

drill.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

hughestech.com.au/products/msql

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

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

cubrid.org/manuals

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

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Hughes Technologies

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2008

1994

2001

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

11.0, Jaenner 2021

4.4, Oktober 2021

18.1.40, Mai 2020

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free licenses can be provided

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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, C++, Java

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

A subset of ANSI SQL is implemented

no subqueries, aggregate functions, views, foreign keys, triggers

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C++

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

C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Tcl

.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++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

fine grained access rights according to 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.

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