DBMS > BigObject vs. ITTIA vs. Oracle Berkeley DB vs. Sadas Engine vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. ITTIA vs. Oracle Berkeley DB vs. Sadas Engine vs. SiriDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

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

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#272	Overall
	#22	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	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

www.ittia.com

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

www.sadasengine.com

siridb.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

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

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

docs.siridb.com

Entwickler

BigObject, Inc.

ITTIA L.L.C.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

SADAS s.r.l.

Cesbit

Erscheinungsjahr

2015

2007

1994

2006

2017

Aktuelle Version

8.7

18.1.40, Mai 2020

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

free trial version available

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 und C++

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

AIX
Linux
Windows

Linux

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

nein

Numeric data

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

yes

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
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

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

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Database file passwords

nein

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

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

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3. Mai 2018, hackernoon.com

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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