DBMS > BigchainDB vs. Heroic vs. Oracle Berkeley DB vs. SiteWhere vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Heroic vs. Oracle Berkeley DB vs. SiteWhere vs. YottaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Punkte	0,20
Rang	#317	Overall
	#47	Key-Value Stores

Website

www.bigchaindb.com

github.com/spotify/heroic

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

github.com/sitewhere/sitewhere

yottadb.com

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

spotify.github.io/heroic

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

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Spotify

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

SiteWhere

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2016

2014

1994

2010

2001

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

AGPL 3.0

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

Python

Java

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Windows

Docker
Linux

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

HTTP REST

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

.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
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

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

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

Weitere Ressourcen

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