DBMS > EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Oracle Berkeley DB vs. RRDtool vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Oracle Berkeley DB vs. RRDtool vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.

The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	14,29
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

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

Punkte	1,87
Rang	#136	Overall
	#11	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

www.esgyn.cn

firebase.google.com/products/realtime-database

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

oss.oetiker.ch/rrdtool

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/database

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

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

Entwickler

Esgyn

Google

acquired by Google 2014

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Tobias Oetiker

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2015

2012

1994

1999

2011

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

1.8.0, 2022

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL V2 and FLOSS

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C++, Java

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

Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

HP-UX
Linux

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data only

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

Exporting into and restoring from XML files possible

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

In-process Library
Pipes

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
JavaScript
Objective-C

.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

with librrd library
C#

with a different implementation of RRDTool
Java

with a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js)

with a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP

with a wrapper library
Python
Ruby

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

by using the rrdcached daemon

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, based on authentication and database rules

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

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Atos cybersecurity blog: Misconfigured Firebase: A real-time cyber threat
18. Januar 2024, Atos

Don't be like these 900+ websites and expose millions of passwords via Firebase
18. März 2024, The Register

Google Firebase may have exposed 125M records from misconfigurations
19. März 2024, SC Media

Misconfigured Firebase instances leaked 19 million plaintext passwords
19. März 2024, BleepingComputer

bereitgestellt von Google News

Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
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

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

bereitgestellt von Google News

Critical IP spoofing bug patched in Cacti
15. Dezember 2022, The Daily Swig

SQLi vulnerability in Cacti could lead to RCE (CVE-2023-51448)
9. Januar 2024, Help Net Security

How to install Cacti SNMP Monitor on Ubuntu
24. November 2017, TechRepublic

Installation Guide for Collectd and Collectd-Web to Monitor Server Resources in Linux
29. November 2017, Linux.com

The 16 Best Open Source Network Monitoring Tools in 2023
21. Oktober 2022, Solutions Review

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk