DBMS > Google BigQuery vs. HEAVY.AI vs. NuoDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. HEAVY.AI vs. NuoDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

NuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID Transaktionen

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,89
Rang	#198	Overall
	#92	Relational DBMS

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

Website

cloud.google.com/bigquery

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.3ds.com/nuodb-distributed-sql-database

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

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.heavy.ai

doc.nuodb.com

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

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Google

HEAVY.AI, Inc.

Dassault Systèmes

originally NuoDB, Inc.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2010

2016

2013

1994

2014

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

18.1.40, Mai 2020

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Apache 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++ and CUDA

C++

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

C++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

gehostet

Amazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

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

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

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

.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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

Java, SQL

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

dynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Managed transparently by NuoDB

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

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

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

nein

ACID

tunable commit protocol

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Temporary table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Standard SQL Rollen und Rechte

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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