DBMS > EsgynDB vs. InfinityDB vs. Linter vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. InfinityDB vs. Linter vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

RDBMS for high security requirements

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,08
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

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

Website

www.esgyn.cn

boilerbay.com

linter.ru

google.github.io/lovefield

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

Technische Dokumentation

boilerbay.com/infinitydb/manual

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

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

Entwickler

Esgyn

Boiler Bay Inc.

relex.ru

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2015

2002

1990

2014

1994

Aktuelle Version

4.0

2.1.12, February 2017

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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

Java

C und C++

JavaScript

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

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

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

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

JavaScript

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

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

keine

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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11. Mai 2015, WhaTech

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26. Mai 2021, EurekAlert

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17. Februar 2012, Forbes

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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