DBMS > Cubrid vs. LokiJS vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. LokiJS vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

In-memory JavaScript DBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

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

Punkte	0,92
Rang	#195	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	0,38
Rang	#267	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	1,89
Rang	#122	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

github.com/techfort/LokiJS

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

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

techfort.github.io/LokiJS

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

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2008

2014

1994

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 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

C, C++, Java

JavaScript

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

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

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

über Views

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

JavaScript

.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

Java Stored Procedures

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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