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DBMS > Drizzle vs. Google Cloud Datastore vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Google Cloud Datastore vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Datastore  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud PlattformWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,47
Rang#76  Overall
#12  Document Stores
Punkte2,21
Rang#117  Overall
#20  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­datastorewww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlsplicemachine.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­datastore/­docsdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerGoogleOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftSplice Machine
Erscheinungsjahr2008200819942014
Aktuelle Version7.2.4, September 201218.1.40, Mai 20203.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLkommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Java
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
gehostetAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja, Details hierneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären ErweiterungenSQL-like query language (GQL)ja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCgRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinmit Google App Engineneinja infoJava
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.Callbacks mit Google Apps Engineja infoonly for the SQL APIja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-source replication using PaxosSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infomittels Google Cloud DataflowneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration infoStrong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infovia ReferenceProperties or Ancestor pathsneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoSerializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of TransactionsACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinAccess rights for users, groups and roles according to 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

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Weitere Ressourcen
DrizzleGoogle Cloud DatastoreOracle Berkeley DBSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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5. März 2019, ADT Magazine

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Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
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