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DBMS > EsgynDB vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J vs. SQL.JS

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J vs. SQL.JS

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

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

Portierung von SQLite auf JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	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

Punkte	0,53
Rang	#252	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

google.github.io/lovefield

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

Technische Dokumentation

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

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

rdf4j.org/documentation

sql.js.org/documentation/index.html

Entwickler

Esgyn

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

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

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

Erscheinungsjahr

2015

2014

1994

2004

2012

Aktuelle Version

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

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

nein

nein

nein

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, Java

JavaScript

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

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

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

Linux
OS X
Unix
Windows

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

Datenschema

ja

ja

ja

RDF Schemas

ja

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja

ja

nein

ja

ja

XML Unterstützung

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

nein

nein

ja

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

ja

ja

ja

ja

Support of SQL

ja

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

ja

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

ja

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

Java
PHP
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

nein

ja

nein

nein

Using read-only observers

ja

only for the SQL API

ja

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

keine

keine

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-Replica Replikation

keine

keine

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ja

nein

nein

nein

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

ja

ja

nein

ja

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

ja

ja

ja

Dauerhafte Speicherung der Daten

ja

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

ja

ja

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

In-Memory Unterstützung

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

nein

ja

using MemoryDB

ja

ja

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

nein

nein

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

DB-Engines Blog Posts

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