DBMS > EsgynDB vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J vs. ScyllaDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J vs. ScyllaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

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

Cassandra and DynamoDB compatible wide column store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

RDF Store

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	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	4,75
Rang	#68	Overall
	#5	Wide Column Stores

Website

www.esgyn.cn

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

rdf4j.org

www.scylladb.com

Technische Dokumentation

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

rdf4j.org/documentation

docs.scylladb.com

Entwickler

Esgyn

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

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

ScyllaDB

Erscheinungsjahr

2015

1994

2004

2015

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

ScyllaDB Open Source 5.4.1, Jaenner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Open Source (AGPL), commercial license available

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.

Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS

Implementierungssprache

C++, Java

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

cluster global secondary indices

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

SQL-like DML and DDL statements (CQL)

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

Proprietäres Protokoll

compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language)
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.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

For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala
For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

yes, Lua

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Representation of geographical distribution of servers is possible

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Tunable Consistency

can be individually decided for each write operation

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

in-memory tables

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users can be defined per object

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted...
» mehr

Competitive advantages

Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions...
» mehr

Typical application scenarios

ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at...
» mehr

Key customers

Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,...
» mehr

Market metrics

ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput...
» mehr

Licensing and pricing models

ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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21. August 2018, eWeek

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9. Januar 2020, Data Science Central

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