DBMS > EventStoreDB vs. Google Cloud Datastore vs. Oracle vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Google Cloud Datastore vs. Oracle vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Event Store

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	1,07
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	4,13
Rang	#71	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	1286,59
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Website

www.eventstore.com

cloud.google.com/datastore

www.oracle.com/database

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

developers.eventstore.com

cloud.google.com/datastore/docs

docs.oracle.com/en/database

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Event Store Limited

Google

Oracle

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2012

2008

1980

2006

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

23c, September 2023

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

free trial version 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.

Implementierungssprache

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

AIX
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Schemaless in JSON and XML columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

nein

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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25. November 2016, Tony Branson (guest author)

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