DBMS > Dgraph vs. MySQL vs. Oracle Berkeley DB vs. Prometheus vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Dgraph vs. MySQL vs. Oracle Berkeley DB vs. Prometheus vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

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

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	1061,34
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	7,69
Rang	#50	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

dgraph.io

www.mysql.com

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

prometheus.io

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

Technische Dokumentation

dgraph.io/docs

dev.mysql.com/doc

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

prometheus.io/docs

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

Entwickler

Dgraph Labs, Inc.

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2016

1995

1994

2015

1987

Aktuelle Version

8.4.0, April 2024

18.1.40, Mai 2020

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data only

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

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.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

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous replication via Raft

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

mittels Federation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Drittanbieter

Navicat for MySQL is the ideal solution for MySQL/MariaDB administration and development.
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Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for MySQL and many other database management systems.
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Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.
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CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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