DBMS > EJDB vs. Newts vs. OpenTSDB vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Newts vs. OpenTSDB vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series 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

Website

github.com/Softmotions/ejdb

opennms.github.io/newts

opentsdb.net

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

Technische Dokumentation

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

github.com/OpenNMS/newts/wiki

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

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

Entwickler

Softmotions

OpenNMS Group

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2012

2014

2011

1994

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

LGPL

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.

Implementierungssprache

Java

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

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

HTTP REST
Java API

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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16. September 2018, InfoQ.com

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

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5. August 2016, KDnuggets

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28. Juni 2016, SiliconANGLE News

LogicMonitor Rolls a Time Series Database for Finer-Grain Reporting
1. Juni 2016, The New Stack

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26. Mai 2021, EurekAlert

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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5. März 2019, ADT Magazine

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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9. Mai 2014, The Merkle News

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