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Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Oracle Berkeley DB vs. Riak TS vs. Sqrrl

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Adaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

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

Punkte	0,97
Rang	#189	Overall
	#86	Relational DBMS

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

Punkte	0,17
Rang	#318	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

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

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

sqrrl.com

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

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

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Open Source, formerly Basho Technologies

Amazon

ursprünglich Sqrrl Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2008

1994

2015

2012

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

18.1.40, Mai 2020

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

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, C++, Java

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

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X

Linux

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

yes, limited

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API
Native Erlang Interface

Accumulo Shell
Java API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

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

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Actionscript
C

using GLib
C#
C++
Cocoa
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Erlang

nein

Triggers

only for the SQL API

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Basierend auf Hadoop

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Hadoop

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Document store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic updates per row, document, or graph entity

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Cell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC)

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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26. Januar 2019, Towards Data Science

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