DBMS > Graph Engine vs. Oracle Berkeley DB vs. Percona Server for MySQL vs. PouchDB vs. RavenDB

Vergleich der Systemeigenschaften Graph Engine vs. Oracle Berkeley DB vs. Percona Server for MySQL vs. PouchDB vs. RavenDB

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Verbesserte, binärkompatible Alternative zu MySQL mit Performanceverbesserungen und erweiterten Diagnose- und Managementfeatures basierend auf XtraDB oder TokuDB Storage Engines.

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Key-Value Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series 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	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	2,10
Rang	#119	Overall
	#57	Relational DBMS

Punkte	2,34
Rang	#112	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	2,84
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Website

www.graphengine.io

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

www.percona.com/software/mysql-database/percona-server

pouchdb.com

ravendb.net

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

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

www.percona.com/downloads/Percona-Server-LATEST

pouchdb.com/guides

ravendb.net/docs

Entwickler

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Percona

Apache Software Foundation

Hibernating Rhinos

Erscheinungsjahr

2010

1994

2008

2012

2010

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

8.0.36-28, 2024

7.1.1, Juni 2019

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL Version 2

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

C und C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

.NET

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

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

Linux
macOS
Raspberry Pi
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

über Views

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

.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

Ada
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

JavaScript

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
XtraDB Cluster

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

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

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

Authorization levels configured per client per database

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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