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DBMS > Bangdb vs. Drizzle vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Drizzle vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Oracle Berkeley DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBangdb  Xaus Vergleich ausschliessenDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungConverged and high performance database for device data, events, time series, document and graphMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopFully managed big data interactive analytics platformWeit verbreiteter In-Process Key-Value Store
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Graph DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMSDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#338  Overall
#47  Document Stores
#32  Graph DBMS
#31  Time Series DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Websitebangdb.comhive.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.html
Technische Dokumentationdocs.bangdb.comcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.html
EntwicklerSachin Sinha, BangDBDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoftOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft
Erscheinungsjahr20122008201220191994
Aktuelle VersionBangDB 2.0, October 20217.2.4, September 20123.1.3, April 2022cloud service with continuous releases18.1.40, Mai 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoBSD 3Open Source infoGNU GPLOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++C++JavaC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)
Server BetriebssystemeLinuxFreeBSD
Linux
OS X
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
DatenschemaschemafreijajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)schemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateyes: string, long, double, int, geospatial, stream, eventsjajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesja infosecondary, composite, nested, reverse, geospatialjajaall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLSQL like support with command line toolja infomit propriätären ErweiterungenSQL-like DML and DDL statementsKusto Query Language (KQL), SQL subsetja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbar
APIs und andere ZugriffskonzeptePropriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
JDBCJDBC
ODBC
Thrift
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Java
Python
C
C++
Java
PHP
C++
Java
PHP
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationYes, possible languages: KQL, Python, Rnein
Triggersyes, Notifications (with Streaming only)nein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja infoonly for the SQL API
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithmShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
frei wählbarer Replikationsfaktorja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemTunable consistency, set CAP knob accordinglyEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, optimistic concurrency controljajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes, implements WAL (Write ahead log) as welljajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenyes, run db with in-memory only modeneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyes (enterprise version only)Pluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAzure Active Directory Authenticationnein

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
BangdbDrizzleHiveMicrosoft Azure Data ExplorerOracle Berkeley DB
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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