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DBMS > Elasticsearch vs. Oracle Berkeley DB vs. PouchDB vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. Oracle Berkeley DB vs. PouchDB vs. RocksDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  Xaus Vergleich ausschliessenRocksDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metricWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreJavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten APIEmbeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)
Primäres DatenbankmodellSuchmaschineKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Document StoreKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte132,83
Rang#7  Overall
#1  Suchmaschinen
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte2,34
Rang#112  Overall
#21  Document Stores
Punkte3,41
Rang#86  Overall
#11  Key-Value Stores
Websitewww.elastic.co/­elasticsearchwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlpouchdb.comrocksdb.org
Technische Dokumentationwww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.htmldocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlpouchdb.com/­guidesgithub.com/­facebook/­rocksdb/­wiki
EntwicklerElasticOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftApache Software FoundationFacebook, Inc.
Erscheinungsjahr2010199420122013
Aktuelle Version8.6, January 202318.1.40, Mai 20207.1.1, Juni 20199.2.1, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoElastic LicenseOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen SourceOpen Source infoBSD
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)JavaScriptC++
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)Linux
Datenschemaschemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.schemafreischemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionneinnein
Sekundärindizesja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertjaja infoüber Viewsnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJava API
RESTful HTTP/JSON API
HTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
C++ API
Java API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
JavaScriptC
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaneinView Functions in JavaScriptnein
Triggersja infoMittels Verwendung des 'Percolation' featuresja infoonly for the SQL APIja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDBhorizontal partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
ja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenES-Hadoop Connectorneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, allEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinja
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDBja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenMemcached and Redis integrationjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinneinnein

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
DrittanbieterSpeedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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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2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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Splunk vs Elasticsearch | A Comparison and How to Choose
12. Januar 2024, SentinelOne

Introducing Elasticsearch Vector Database to Azure OpenAI Service On Your Data (Preview)
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Netflix Uses Elasticsearch Percolate Queries to Implement Reverse Searches Efficiently
29. April 2024, InfoQ.com

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11. April 2024, Business Wire

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26. April 2023, HPCwire

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

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7. März 2017, SitePoint

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