DBMS > Atos Standard Common Repository vs. CrateDB vs. Manticore Search vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. CrateDB vs. Manticore Search vs. Oracle Berkeley DB

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Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

Multi-storage database for search, including full-text search.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Suchmaschine

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	0,69
Rang	#226	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#11	Vektor DBMS

Punkte	0,23
Rang	#301	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

cratedb.com

manticoresearch.com

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

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

manual.manticoresearch.com

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

Entwickler

Atos Convergence Creators

Crate

Manticore Software

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2016

2013

2017

1994

Aktuelle Version

1703

5.8.1, August 2024

6.0, Februar 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

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++

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

Server Betriebssysteme

Linux

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

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

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

Int, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Boolean

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Can index from XML

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

SQL-like query language

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

Binary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

.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

nein

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable replication on table/partition-level

Synchronous replication based on Galera library

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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Weitere Ressourcen

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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