DBMS > Bangdb vs. Oracle Berkeley DB vs. Sadas Engine vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Oracle Berkeley DB vs. Sadas Engine vs. Sphinx

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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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

bangdb.com

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

www.sadasengine.com

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

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

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

SADAS s.r.l.

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2012

1994

2006

2001

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

18.1.40, Mai 2020

8.0

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

free trial version available

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

AIX
Linux
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

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

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

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

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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