DBMS > Apache IoTDB vs. Firebird vs. IBM Cloudant vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. Firebird vs. IBM Cloudant vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and Flink

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

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

Punkte	1,18
Rang	#173	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	20,82
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	2,68
Rang	#106	Overall
	#20	Document Stores

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

iotdb.apache.org

www.firebirdsql.org

www.ibm.com/products/cloudant

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

Technische Dokumentation

iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Firebird Foundation

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2018

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2010

1994

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

5.0.0, Jaenner 2024

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Initial Developer's Public License

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

Java

C und C++

Erlang

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Native API

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
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

PSQL

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

nein

Triggers

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Integration with Hadoop and Spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

Optimistic locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

nein

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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