DBMS > BigObject vs. DuckDB vs. EsgynDB vs. Oracle Berkeley DB vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DuckDB vs. EsgynDB vs. Oracle Berkeley DB vs. OrigoDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store
Object oriented DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	4,57
Rang	#74	Overall
	#40	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Website

bigobject.io

duckdb.org

www.esgyn.cn

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

origodb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

duckdb.org/docs

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

origodb.com/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Esgyn

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2015

2018

2015

1994

2009

under the name LiveDB

Aktuelle Version

0.10, Februar 2024

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

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++, Java

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

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

serverlos

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

User defined using .NET types and collections

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

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Role based authorization

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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1. Mai 2024, Towards Data Science

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5. März 2024, Datanami

Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

MotherDuck Raises $52.5 Million Series B Funding as DuckDB Adoption Soars
20. September 2023, PR Newswire

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26. Mai 2021, EurekAlert

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5. März 2019, ADT Magazine

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3. September 2009, The Guardian

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