DBMS > EsgynDB vs. Google BigQuery vs. IBM Db2 vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google BigQuery vs. IBM Db2 vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Large scale data warehouse service with append-only tables

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

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

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

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	128,46
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

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

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigquery

www.ibm.com/products/db2

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

rdf4j.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.ibm.com/docs/en/db2

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

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Esgyn

Google

IBM

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

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

Erscheinungsjahr

2015

2010

1983

Version für Großrechner

1994

2004

Aktuelle Version

12.1, Oktober 2016

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

C++, Java

C und C++

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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