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Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Oracle Berkeley DB vs. RocksDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Key-Value Store

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

Punkte	0,28
Rang	#287	Overall
	#131	Relational DBMS

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

Punkte	2,84
Rang	#97	Overall
	#16	Key-Value Stores

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

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

rocksdb.org

Technische Dokumentation

docs.databend.com

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

github.com/facebook/rocksdb/wiki

Entwickler

Databend Labs

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Facebook, Inc.

Erscheinungsjahr

2021

1994

2013

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

18.1.40, Mai 2020

9.4.0, Juni 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

BSD

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

Rust

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

C++

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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