DBMS > FatDB vs. Heroic vs. JaguarDB vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Heroic vs. JaguarDB vs. Oracle Berkeley DB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

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

Punkte	0,02
Rang	#368	Overall
	#38	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#365	Overall
	#56	Key-Value Stores
	#17	Vektor DBMS

Punkte	1,91
Rang	#121	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

www.jaguardb.com

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

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

www.jaguardb.com/support.html

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

Entwickler

FatCloud

Spotify

DataJaguar, Inc.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2012

2014

2015

1994

Aktuelle Version

3.3 July 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

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

Server Betriebssysteme

Windows

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

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

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

How Code Wizards load tested Heroic Labs’ Nakama to two million concurrent players with AWS
1. Oktober 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

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

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

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

A complete beginners guide to installing a Bitcoin Full Node on Linux (2018 Edition)
3. Mai 2018, hackernoon.com

Which Are the Top Local Databases for React Native
15. Oktober 2019, Appinventiv

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk