DBMS > GBase vs. Ignite vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Ignite vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Suchmaschine

Key-Value Store

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

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

www.gbase.cn

ignite.apache.org

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

sphinxsearch.com

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

apacheignite.readme.io/docs

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

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Apache Software Foundation

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Sphinx Technologies Inc.

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2004

2015

1994

2001

2020

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

Apache Ignite 2.6

18.1.40, Mai 2020

3.5.1, Februar 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

Apache Version 2.0

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, Python

C++, Java, .Net

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

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

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language (SphinxQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Security Hooks for custom implementations

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

DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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