DBMS > Databricks vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB vs. SiriDB vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB vs. SiriDB vs. SpaceTime

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Time Series DBMS

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

www.databricks.com

google.github.io/lovefield

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

siridb.com

www.mireo.com/spacetime

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

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

docs.siridb.com

Entwickler

Databricks

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Cesbit

Mireo

Erscheinungsjahr

2013

2014

1994

2017

2020

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

MIT License

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

JavaScript

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

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

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

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

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

with Databricks SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

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

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

C#
C++
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

Using read-only observers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Fixed-grid hypercubes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Real-time block device replication (DRBD)

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

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

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