DBMS > Couchbase vs. HEAVY.AI vs. Oracle Berkeley DB vs. RocksDB vs. Spark SQL
Vergleich der Systemeigenschaften Couchbase vs. HEAVY.AI vs. Oracle Berkeley DB vs. RocksDB vs. Spark SQL
Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Couchbase Ursprünglich Membase genannt Xaus Vergleich ausschliessen | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 Xaus Vergleich ausschliessen | Oracle Berkeley DB Xaus Vergleich ausschliessen | RocksDB Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database | A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware | Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store | Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM) | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Key-Value Store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Key-Value Store originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol Spatial DBMS using the Geocouch extension Suchmaschine Time Series DBMS Vektor DBMS | Spatial DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.couchbase.com | github.com/heavyai/heavydb www.heavy.ai | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | rocksdb.org | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | docs.couchbase.com | docs.heavy.ai | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | github.com/facebook/rocksdb/wiki | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Couchbase, Inc. | HEAVY.AI, Inc. | Oracle ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft | Facebook, Inc. | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 2011 | 2016 | 1994 | 2013 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023 | 5.10, Jänner 2022 | 18.1.40, Mai 2020 | 8.11.4, April 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available | Open Source Apache Version 2; enterprise edition available | Open Source Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf | Open Source BSD | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | C, C++, Go and Erlang | C++ and CUDA | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | C++ | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | Linux OS X Windows | Linux | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | Linux | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | schemafrei | ja | schemafrei | schemafrei | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | ja only with the Berkeley DB XML edition | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | nein | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases | ja | ja SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar | nein | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | CLI Client HTTP REST Kafka Connector Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs Spark Connector Spring Data | JDBC ODBC Thrift Vega | C++ API Java API | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | .Net C Go Java JavaScript Node.js Kotlin PHP Python Ruby Scala | All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift Python | .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 C++ Go Java Perl Python Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++ | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | ja über das TAP Protokoll | nein | ja only for the SQL API | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Automatic Sharding | Sharding Round robin | keine | horizontal partitioning | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Multi-Source Replikation inklusive cross data center replication Source-Replica Replikation | Multi-Source Replikation | Source-Replica Replikation | ja | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | ja | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Eventual Consistency Immediate Consistency pro Operation auswählbar | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | nein | ACID | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja Ephemeral buckets | ja | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control. | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und Dienstleistungen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Drittanbieter | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » mehr | Speedb: 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Couchbase Ursprünglich Membase genannt | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 | Oracle Berkeley DB | RocksDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines Blog Posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Institutional investors are Couchbase, Inc.'s (NASDAQ:BASE) biggest bettors and were rewarded after last week's US ... Couchbase Archives Couchbase Announces New Features to Accelerate AI-Powered Adaptive Applications for Customers Couchbase Survey Finds Enterprises Plan Massive Spend on AI, with Over $21M Allocated in 2023-24 Couchbase's revenue grows 20% and its stock rises in extended trading bereitgestellt von Google News | Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities Making the most of geospatial intelligence HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023 bereitgestellt von Google News | ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards EC will investigate the Oracle/Sun takeover due to concerns about MySQL Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development bereitgestellt von Google News | Did Rockset Just Solve Real-Time Analytics? Meta’s Velox Means Database Performance Is Not Subject To Interpretation Linux 6.9 Drives AMD 4th Gen EPYC Performance Even Higher For Some Workloads Facebook's MyRocks Truly Rocks! Power your Kafka Streams application with Amazon MSK and AWS Fargate | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 bereitgestellt von Google News |
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