DBMS > Apache Impala vs. JaguarDB vs. LevelDB vs. Oracle Berkeley DB vs. searchxml

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. JaguarDB vs. LevelDB vs. Oracle Berkeley DB vs. searchxml

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Native XML DBMS
Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#381	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	2,25
Rang	#115	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,03
Rang	#390	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Website

impala.apache.org

www.jaguardb.com

github.com/google/leveldb

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

www.searchxml.net/category/products

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.jaguardb.com/support.html

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

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

www.searchxml.net/support/handouts

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DataJaguar, Inc.

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

informationpartners gmbh

Erscheinungsjahr

2013

2015

2011

1994

2015

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.3 July 2023

1.23, Februar 2021

18.1.40, Mai 2020

1.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL V3.0

Open Source

BSD

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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++

the server part. Clients available in other languages

C++

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Illumos
Linux
OS X
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

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

SQL-like DML and DDL statements

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

.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++

most other programming languages supported via APIs

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

on the application server

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

keine

Source-Replica Replikation

sychronisation to multiple collections

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Pliops unveils XDP-Rocks for RocksDB – Blocks and Files
19. Oktober 2022, Blocks & Files

Microsoft Teams stores auth tokens as cleartext in Windows, Linux, Macs
14. September 2022, BleepingComputer

XanMod, Liquorix Kernels Offer Some Advantages On AMD Ryzen 5 Notebook
26. Juli 2021, Phoronix

Rust-Based Info Stealers Abuse GitHub Codespaces
19. Mai 2023, Trend Micro

Threat Thursday: BlackGuard Infostealer Rises from Russian Underground Markets
21. April 2022, BlackBerry Blog

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ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

What You Need to Know About NoSQL Databases
17. Februar 2012, Forbes

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