DBMS > BigchainDB vs. Hive vs. MonetDB vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Hive vs. MonetDB vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

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

Website

www.bigchaindb.com

hive.apache.org

www.monetdb.org

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

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

www.monetdb.org/Documentation

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

MonetDB BV

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2016

2012

2004

1994

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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)

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

C++
Java
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-replica replication available in experimental status

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

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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