DBMS > Ehcache vs. IRONdb vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Ehcache vs. IRONdb vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A widely adopted Java cache with tiered storage options

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

RDF Store

Key-Value Store

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

Punkte	4,79
Rang	#66	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#384	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

www.ehcache.org

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

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

rdf4j.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

www.ehcache.org/documentation

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

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

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Terracotta Inc, owned by Software AG

Circonus LLC.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2009

2017

1994

2004

2018

Aktuelle Version

3.10.0, Maerz 2022

V0.10.20, January 2018

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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 und C++

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

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

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

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache

HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

.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

Java
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in Lua

nein

Triggers

Cache Event Listeners

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

by using Terracotta Server

Automatic, metric affinity per node

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

by using Terracotta Server

configurable replication factor, datacenter aware

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

supports JTA and can work as an XA resource

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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3. Mai 2018, hackernoon.com

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