DBMS > EsgynDB vs. JanusGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. PouchDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. JanusGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. PouchDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	1,85
Rang	#134	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	2,18
Rang	#114	Overall
	#21	Document Stores

Website

www.esgyn.cn

janusgraph.org

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

pouchdb.com

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

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

pouchdb.com/guides

Entwickler

Esgyn

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2017

1994

2012

Aktuelle Version

1.0.0, Oktober 2023

18.1.40, Mai 2020

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Datenschema

schemafrei

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

nein

Sekundärindizes

über Views

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Clojure
Java
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

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

keine

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

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

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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