DBMS > Bangdb vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Berkeley DB vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Berkeley DB vs. TerarkDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,07
Rang	#346	Overall
	#47	Document Stores
	#35	Graph DBMS
	#32	Time Series DBMS

Punkte	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

bangdb.com

cloud.google.com/bigtable

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

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

cloud.google.com/bigtable/docs

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

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2012

2015

1994

2016

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

restricted open source version 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

C, C++

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

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

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

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

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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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Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features
1. August 2024, ZDNet

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Cloud Adds GenAI, Core Enhancements Across Data Platform
1. August 2024, The New Stack

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

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What is NoSQL (Not Only SQL database)?
28. Februar 2022, TechTarget

Margo I. Seltzer
18. August 2020, Berkman Klein Center

Oracle acquires Sleepycat for code
17. August 2016, East Bay Times

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular
5. März 2019, ADT Magazine

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

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