DBMS > Ehcache vs. Heroic vs. JanusGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Ehcache vs. Heroic vs. JanusGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. OrigoDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted Java cache with tiered storage options

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store
Object oriented DBMS

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

Punkte	4,89
Rang	#67	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,94
Rang	#129	Overall
	#12	Graph DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Website

www.ehcache.org

github.com/spotify/heroic

janusgraph.org

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

origodb.com

Technische Dokumentation

www.ehcache.org/documentation

spotify.github.io/heroic

docs.janusgraph.org

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

origodb.com/docs

Entwickler

Terracotta Inc, owned by Software AG

Spotify

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2009

2014

2017

1994

2009

under the name LiveDB

Aktuelle Version

3.10.0, Maerz 2022

0.6.3, Februar 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

User defined using .NET types and collections

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

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Clojure
Java
Python

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Cache Event Listeners

nein

only for the SQL API

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

by using Terracotta Server

Sharding

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

by using Terracotta Server

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

supports JTA and can work as an XA resource

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

Role based authorization

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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