DBMS > BigchainDB vs. Oracle Berkeley DB vs. PostgreSQL vs. SQLite vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Oracle Berkeley DB vs. PostgreSQL vs. SQLite vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

Relational DBMS

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

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

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

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	114,32
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

www.bigchaindb.com

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

www.postgresql.org

www.sqlite.org

www.timescale.com

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

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

www.postgresql.org/docs

www.sqlite.org/docs.html

docs.timescale.com

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Dwayne Richard Hipp

Timescale

Erscheinungsjahr

2016

1994

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2000

2017

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

16.3, Mai 2024

3.45.3 (15 April 2024), April 2024

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

BSD

Open Source

Public Domain

Open Source

Apache 2.0

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.

Aiven for PostgreSQL: Fully managed PostgreSQL for developers with 70+ extensions and flexible orchestration tools.
PostgreSQL Flex @ STACKIT offers managed PostgreSQL Instances with adjustable CPU, RAM, storage amount and speed and several extensions available, in enterprise grade to perfectly match all application requirements. All 100% GDPR-compliant.

Implementierungssprache

Python

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

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

serverlos

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

dynamische Spaltentypen

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

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

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

keine

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

mittels Filesystem-Locks

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 entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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