DBMS > Google Cloud Datastore vs. H2 vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. H2 vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

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

Website

cloud.google.com/datastore

www.h2database.com

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

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

www.h2database.com/html/main.html

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

Entwickler

Google

Thomas Mueller

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2008

2005

1994

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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)

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

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28. August 2023, Simplilearn

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26. April 2023, HPCwire

EC will investigate the Oracle/Sun takeover due to concerns about MySQL
3. September 2009, The Guardian

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

The importance of bitcoin nodes and how to start one
9. Mai 2014, The Merkle News

A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development
29. April 2018, Open Source For You

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