DBMS > Faircom DB vs. Oracle Berkeley DB vs. Pinecone vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom DB vs. Oracle Berkeley DB vs. Pinecone vs. TerminusDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A managed, cloud-native vector database

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Vektor DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

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

Punkte	0,18
Rang	#314	Overall
	#45	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

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

Punkte	3,02
Rang	#87	Overall
	#3	Vektor DBMS

Punkte	0,19
Rang	#311	Overall
	#27	Graph DBMS

Website

www.faircom.com/products/faircom-db

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

www.pinecone.io

terminusdb.com

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

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

docs.pinecone.io/docs/overview

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

FairCom Corporation

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Pinecone Systems, Inc

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

1979

1994

2019

2018

Aktuelle Version

V13, July 2024

18.1.40, Mai 2020

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Open Source

GPL V3

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

ANSI C, C++

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

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

nein

String, Number, Boolean

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

SQL

Support of SQL

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

RESTful HTTP API

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

.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

Python

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

nein

Triggers

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

keine

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Source-Replica Replikation

Journaling Streams

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

tunable from ACID to Eventually Consistent

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

nein

Role-based access control

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

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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4. Juni 2024, Business Wire

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ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

What is NoSQL (Not Only SQL database)?
28. Februar 2022, TechTarget

Margo I. Seltzer
18. August 2020, Berkman Klein Center

Oracle acquires Sleepycat for code
17. August 2016, East Bay Times

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

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Using the Pinecone vector database in .NET
12. September 2024, InfoWorld

Pinecone serverless goes multicloud as vector database market heats up
27. August 2024, VentureBeat

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
21. Mai 2024, TechCrunch

Pinecone vector database available on AWS, Azure, and Google clouds
27. August 2024, Blocks & Files

Pinecone launches serverless vector database on Azure, GCP
27. August 2024, TechTarget

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How TerminusDB is commercializing its open source graph database
16. März 2021, VentureBeat

[MCR2030-CAMS-ARISE-UNDRR Webinar] Preventing cascading failures of critical assets: Using the Open-Source Critical Asset Management System (CAMS) to help cities become disaster and climate resilient
12. April 2022, United Nations Office for Disaster Risk Reduction

Trinity College spinout TerminusDB secures €3.6m in investment
15. März 2021, The Irish Times

Bus Terminus Update – April 26th
26. April 2021, Around DB and Life on Lantau

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