DBMS > Fujitsu Enterprise Postgres vs. JanusGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. Oracle Coherence

Vergleich der Systemeigenschaften Fujitsu Enterprise Postgres vs. JanusGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. Oracle Coherence

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Oracles in-memory data grid solution

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,31
Rang	#285	Overall
	#129	Relational DBMS

Punkte	1,94
Rang	#129	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	1,92
Rang	#130	Overall
	#22	Key-Value Stores

Website

www.postgresql.fastware.com

janusgraph.org

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

www.oracle.com/java/coherence

Technische Dokumentation

www.postgresql.fastware.com/product-manuals

docs.janusgraph.org

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

docs.oracle.com/en/middleware/standalone/coherence

Entwickler

PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Oracle

Erscheinungsjahr

2017

1994

2007

Aktuelle Version

Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022

0.6.3, Februar 2023

18.1.40, Mai 2020

14.1, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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

Java

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

JCache
JPA
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Clojure
Java
Python

.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

.Net
C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

only for the SQL API

Live Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

partitioning by range, list and by hash

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, mit wählbarer Konsistenz

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

konfigurierbar

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

optionally

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

authentification to access the cache via certificates or http basic authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

100% compatible with community PostgreSQL
» mehr

Competitive advantages

Built-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed...
» mehr

Typical application scenarios

Transactional payments applications, reporting and mixed workloads.
» mehr

Market metrics

Over 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development...
» mehr

Licensing and pricing models

Core based licensing
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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