DBMS > EsgynDB vs. Greenplum vs. ITTIA vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Greenplum vs. ITTIA vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

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

Time Series DBMS

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
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	8,08
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,44
Rang	#267	Overall
	#23	Time Series DBMS

Punkte	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.esgyn.cn

greenplum.org

www.ittia.com

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

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

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

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Esgyn

Pivotal Software Inc.

ITTIA L.L.C.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

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

Erscheinungsjahr

2015

2005

2007

1994

2004

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

8.7

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Linux
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

seit Version 4.2

nein

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

yes

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

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

C
Java
Perl
Python
R

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

.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

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Database file passwords

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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6. Dezember 2018, O'Reilly Media

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19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

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16. Oktober 2023, Electronics Weekly

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9. April 2022, Embedded Computing Design

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26. Mai 2021, EurekAlert

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27. Januar 2020, iProgrammer

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