DBMS > Graph Engine vs. Microsoft Azure SQL Database vs. NSDb vs. Oracle Berkeley DB vs. OrigoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Microsoft Azure SQL Database vs. NSDb vs. Oracle Berkeley DB vs. OrigoDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A fully ACID in-memory object graph database

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#19	Object oriented DBMS

Website

www.graphengine.io

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

nsdb.io

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

origodb.com

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

nsdb.io/Architecture

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

origodb.com/docs

Entwickler

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Robert Friberg et al

Erscheinungsjahr

2010

2017

1994

2009

under the name LiveDB

Aktuelle Version

V12

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

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

.NET and C

C++

Java, Scala

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

Server Betriebssysteme

.NET

gehostet

Linux
macOS

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

User defined using .NET types and collections

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

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

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

Java
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

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

Using Apache Lucene

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Role based authorization

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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