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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Faircom DB vs. Oracle Berkeley DB vs. TerminusDB

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Name

Kurzbeschreibung

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

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

Punkte	84,24
Rang	#14	Overall
	#2	Document Stores
	#9	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#314	Overall
	#45	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

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

Punkte	0,19
Rang	#311	Overall
	#27	Graph DBMS

Website

www.databricks.com

www.faircom.com/products/faircom-db

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

terminusdb.com

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

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

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Databricks

FairCom Corporation

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

1979

1994

2018

Aktuelle Version

V13, July 2024

18.1.40, Mai 2020

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL V3

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

ANSI C, C++

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

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

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

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

.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

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Source-Replica Replikation

Journaling Streams

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
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

in-memory journaling

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 with additional protections for files

nein

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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