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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Hawkular Metrics vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Weit verbreiteter In-Process Key-Value StoreSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte2,21
Rang#117  Overall
#20  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.hawkular.orgwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidedocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudCommunity supported by Red HatOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201419942014
Aktuelle Version18.1.40, Mai 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#JavaC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Scala
Server BetriebssystemeWindowsLinux
OS X
Windows
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionnein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL Serverneinja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
HTTP RESTJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#Go
Java
Python
Ruby
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenja infovia Hawkular Alertingja infoonly for the SQL APInein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf Cassandrakeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandraSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenneinneinnein

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
FatDBHawkular MetricsOracle Berkeley DBSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

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Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
26. April 2023, HPCwire

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

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development
29. April 2018, Open Source For You

Motorola A780 Linux based smartphone to have mobile database
14. September 2004, Geekzone

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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