DBMS > Dgraph vs. Ingres vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. Ingres vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Bewährtes RDBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Suchmaschine

Relational DBMS

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

Punkte	1,45
Rang	#156	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	4,11
Rang	#81	Overall
	#44	Relational DBMS

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

dgraph.io

www.actian.com/databases/ingres

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

sphinxsearch.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

docs.actian.com/ingres

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

sphinxsearch.com/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Actian Corporation

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Sphinx Technologies Inc.

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2016

1974

Ursprünglich bereits in den 1970 Jahren

1994

2001

1987

Aktuelle Version

11.2, Mai 2022

18.1.40, Mai 2020

3.5.1, Februar 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
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

aber Import/Export aus/von XML-files möglich

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)

Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Ingres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbanken

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Ingres Replicator

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Planned for future releases

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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