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Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. Heroic vs. Oracle Berkeley DB vs. Sqrrl

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Adaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#123	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

griddb.net

github.com/spotify/heroic

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

sqrrl.com

Technische Dokumentation

docs.griddb.net

spotify.github.io/heroic

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

Entwickler

Toshiba Corporation

Spotify

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Amazon

ursprünglich Sqrrl Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2014

1994

2012

Aktuelle Version

5.1, August 2022

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Accumulo Shell
Java API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
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

Actionscript
C

using GLib
C#
C++
Cocoa
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Smalltalk

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Basierend auf Hadoop

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Hadoop

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Document store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID at container level

nein

ACID

Atomic updates per row, document, or graph entity

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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 can be defined per database

nein

Cell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC)

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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1. November 2020, global.toshiba

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11. August 2023, Open Source For You

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28. Februar 2022, TechTarget

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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