DBMS > Cachelot.io vs. CrateDB vs. Netezza vs. Oracle Berkeley DB vs. Oracle Rdb

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. CrateDB vs. Netezza vs. Oracle Berkeley DB vs. Oracle Rdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	0,69
Rang	#226	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#11	Vektor DBMS

Punkte	7,56
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	1,04
Rang	#184	Overall
	#84	Relational DBMS

Website

cachelot.io

cratedb.com

www.ibm.com/products/netezza

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

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

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

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

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

Entwickler

Crate

IBM

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Erscheinungsjahr

2015

2013

2000

1994

1984

Aktuelle Version

5.8.1, August 2024

18.1.40, Mai 2020

7.4.1.1, 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

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++

Java

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

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

Linux

In Appliance inkludiert

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

HP Open VMS

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

.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

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Configurable replication on table/partition-level

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

ACID

yes, on a single node

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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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21. Juni 2024, ibm.com

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21. August 2019, AWS Blog

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1. August 2023, The Register

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

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17. August 2016, East Bay Times

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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13. Juni 2023, Business Model Analyst

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