DBMS > Apache Druid vs. HugeGraph vs. MySQL vs. Oracle vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. HugeGraph vs. MySQL vs. Oracle vs. Oracle Berkeley DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	3,29
Rang	#95	Overall
	#49	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,15
Rang	#339	Overall
	#33	Graph DBMS

Punkte	1087,72
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	1234,27
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	2,52
Rang	#114	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

druid.apache.org

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.mysql.com

www.oracle.com/database

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

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

hugegraph.apache.org/docs

dev.mysql.com/doc

docs.oracle.com/en/database

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

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Baidu

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2012

2018

1995

1980

1994

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

0.9

8.3.0, Jaenner 2024

23c, September 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

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

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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.

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Implementierungssprache

Java

C und C++

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
macOS
Unix

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

Schemaless in JSON and XML columns

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

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

mit proprietären Erweiterungen

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Groovy
Java
Python

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

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

asynchronous Gremlin script jobs

proprietäre Syntax

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Users, roles and permissions

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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.

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