DBMS > FatDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine vs. TimesTen

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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.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

An in-memory SQL relational database that delivers microsecond response and high throughput for OLTP applications. TimesTen can be deployed as a standalone database or as a cache to a backend Oracle database.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	1,26
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

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

splicemachine.com

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

Technische Dokumentation

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

splicemachine.com/how-it-works

docs.oracle.com/en/database/other-databases/timesten/index.html

Entwickler

FatCloud

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Splice Machine

Oracle

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2012

1994

2014

1998

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

3.1, March 2021

Release 22.1

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

IBM AIX Power PC 64-bit
Linux arm64
Linux x86-64
Solaris SPARC 64
Solaris SPARC/x86
Solaris x86-64

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

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Pro*C/C++ programming interfaces
SQL and PL/SQL via JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.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

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

C
C++
Java
Node.js
PL/SQL
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Java

PL/SQL

Triggers

Ãœber Applikationen

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

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17. August 2016, East Bay Times

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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26. August 2021, The Register

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24. Juni 2014, Forbes

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
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