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DBMS > BigchainDB vs. EventStoreDB vs. Graphite vs. Oracle Berkeley DB vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. EventStoreDB vs. Graphite vs. Oracle Berkeley DB vs. RocksDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenEventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenRocksDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsIndustrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreEmbeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)
Primäres DatenbankmodellDocument StoreEvent StoreTime Series DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Key-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,85
Rang#208  Overall
#35  Document Stores
Punkte1,19
Rang#173  Overall
#1  Event Stores
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte3,41
Rang#86  Overall
#11  Key-Value Stores
Websitewww.bigchaindb.comwww.eventstore.comgithub.com/­graphite-project/­graphite-webwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlrocksdb.org
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestdevelopers.eventstore.comgraphite.readthedocs.iodocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlgithub.com/­facebook/­rocksdb/­wiki
EntwicklerEvent Store LimitedChris DavisOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftFacebook, Inc.
Erscheinungsjahr20162012200619942013
Aktuelle Version21.2, Februar 202118.1.40, Mai 20209.2.1, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3Open SourceOpen Source infoApache 2.0Open Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoBSD
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonPythonC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)C++
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Windows
Linux
Unix
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
Datenschemaschemafreijaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinNumeric data onlyneinnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionnein
Sekundärindizesneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinneinja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarnein
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
HTTP API
Sockets
C++ API
Java API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
JavaScript (Node.js)
Python
.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
C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersneinja infoonly for the SQL API
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinekeinehorizontal partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineSource-Replica Replikationja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemkeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDja
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes,with MongoDB ord RethinkDBjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesneinneinnein

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
DrittanbieterSpeedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
BigchainDBEventStoreDBGraphiteOracle Berkeley DBRocksDB
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

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13. September 2022, Ledger Insights

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Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

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1. April 2022, Datanami

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

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12. Juni 2023, InfoWorld

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26. Mai 2021, EurekAlert

What You Need to Know About NoSQL Databases
17. Februar 2012, Forbes

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

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

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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