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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Weit verbreiteter In-Process Key-Value StoreOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Key-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Suchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte2,21
Rang#117  Overall
#20  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitewww.esgyn.cncloud.google.com/­bigtablewww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerEsgynGoogleOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2015201519942001
Aktuelle Version18.1.40, Mai 20203.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)C++
Server BetriebssystemeLinuxgehostetAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
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, XSLTneinneinja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesjaneinjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLjaneinja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.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
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresneinneinnein
Triggersneinneinja infoonly for the SQL APInein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinnein

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
EsgynDBGoogle Cloud BigtableOracle Berkeley DBSphinx
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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31. Januar 2022, InfoQ.com

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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26. April 2023, HPCwire

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26. Mai 2021, EurekAlert

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3. September 2009, The Guardian

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5. März 2019, ADT Magazine

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9. Mai 2014, The Merkle News

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2. Februar 2024, Towards Data Science

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25. Juli 2022, hackernoon.com

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