DBMS > Badger vs. Microsoft Access vs. Oracle NoSQL vs. Spark SQL vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Microsoft Access vs. Oracle NoSQL vs. Spark SQL vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation.

Das Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.

A multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	101,16
Rang	#11	Overall
	#8	Relational DBMS

Punkte	3,05
Rang	#97	Overall
	#17	Document Stores
	#16	Key-Value Stores
	#50	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

github.com/dgraph-io/badger

www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access

www.oracle.com/database/nosql/technologies/nosql

spark.apache.org/sql

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

developer.microsoft.com/en-us/access

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

DGraph Labs

Microsoft

Oracle

Apache Software Foundation

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

1992

2011

2014

2019

Aktuelle Version

1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019

23.3, Dezember 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Gebündelt mit Microsoft Office Lizenzen

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

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++

Java

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Windows

Kein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.

Linux
Solaris SPARC/x86

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

aber nicht SQL Standard konform

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET

C
C#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Python
R
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

ab Access 2010 mit ACE-Engine

nein

Triggers

nein

ab Access 2010 mit ACE-Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

aber keine Files für Transaktions-Logging

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

aber keine Files für Transaktions-Logging

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

off heap cache

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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