DBMS > EJDB vs. Faircom DB vs. OpenTSDB vs. Oracle Berkeley DB vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Faircom DB vs. OpenTSDB vs. Oracle Berkeley DB vs. TerarkDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Key-Value Store

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

github.com/Softmotions/ejdb

www.faircom.com/products/faircom-db

opentsdb.net

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

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

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

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Softmotions

FairCom Corporation

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2012

1979

2011

1994

2016

Aktuelle Version

V12, November 2020

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

LGPL

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

restricted open source version available

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

ANSI C, C++

Java

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

C++

Server Betriebssysteme

serverlos

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schemafrei

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

HTTP API
Telnet API

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Erlang
Go
Java
Python
R
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++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

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.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

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5. August 2016, KDnuggets

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

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16. Mai 2017, Open Source For You

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17. Oktober 2014, insideBIGDATA

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26. April 2023, HPCwire

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29. April 2018, Open Source For You

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