DBMS > etcd vs. GBase vs. Oracle Berkeley DB vs. SQL.JS vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften etcd vs. GBase vs. Oracle Berkeley DB vs. SQL.JS vs. TimesTen

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Portierung von SQLite auf JavaScript

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

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	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

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

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

Punkte	0,53
Rang	#252	Overall
	#116	Relational DBMS

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

www.gbase.cn

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

sql.js.org

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

Technische Dokumentation

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

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

sql.js.org/documentation/index.html

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

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

Erscheinungsjahr

2004

1994

2012

1998

Aktuelle Version

3.4, August 2019

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

18.1.40, Mai 2020

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

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, Python

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Standard with numerous extensions

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
JSON over HTTP

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JavaScript API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

.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

JavaScript

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

PL/SQL

Triggers

yes, watching key changes

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

Source-Replica Replikation

keine

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

Immediate Consistency

keine

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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