DBMS > Apache Phoenix vs. H2 vs. Oracle Berkeley DB vs. Tkrzw vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. H2 vs. Oracle Berkeley DB vs. Tkrzw vs. YDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

A distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	2,06
Rang	#123	Overall
	#58	Relational DBMS

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,33
Rang	#287	Overall
	#43	Document Stores
	#132	Relational DBMS

Website

phoenix.apache.org

www.h2database.com

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

dbmx.net/tkrzw

github.com/ydb-platform/ydb
ydb.tech

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

www.h2database.com/html/main.html

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

ydb.tech/en/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Thomas Mueller

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Mikio Hirabayashi

Yandex

Erscheinungsjahr

2014

2005

1994

2020

2019

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

2.2.220, Juli 2023

18.1.40, Mai 2020

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0; commercial license available

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
macOS

Linux

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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 Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

SQL-like query language (YQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Java

.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++
Java
Python
Ruby

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Source-Replica Replikation

keine

Active-passive shard replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

using specific database classes

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights defined for Yandex Cloud users

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

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