DBMS > Apache Impala vs. ObjectBox vs. Oracle Berkeley DB vs. SAP Adaptive Server vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. ObjectBox vs. Oracle Berkeley DB vs. SAP Adaptive Server vs. TimesTen

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Der SAP (Sybase) Adaptive Server Enterprise (ASE) ist ein RDBMS für den Einsatz in großen Unternehmen

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

Spatial DBMS

with Boeing's Spatial Query Server

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

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

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

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

Punkte	35,09
Rang	#25	Overall
	#17	Relational DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

objectbox.io

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

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-ase.html

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

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.objectbox.io

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

help.sap.com/docs/SAP_ASE

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

ObjectBox Limited

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

SAP, Sybase

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2013

2017

1994

1987

1998

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

18.1.40, Mai 2020

16.0

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache License 2.0

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++

C und C++

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

.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++
Cobol
Java
Java
Perl
PHP
Python

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Java und Transact-SQL

PL/SQL

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

online/offline synchronization between client and server

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

The on-device Vector Database for Android and Java
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Vector search: making sense of search queries
29. Mai 2024

Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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27. Oktober 2017, KDnuggets

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14. Februar 2006, MarketWatch

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