DBMS > HEAVY.AI vs. LokiJS vs. openGauss vs. Oracle Berkeley DB vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. LokiJS vs. openGauss vs. Oracle Berkeley DB vs. SpatiaLite

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

In-memory JavaScript DBMS

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	1,08
Rang	#183	Overall
	#84	Relational DBMS

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

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

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

github.com/techfort/LokiJS

gitee.com/opengauss
opengauss.org

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

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

techfort.github.io/LokiJS

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

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

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Huawei and openGauss community

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2016

2014

2019

1994

2008

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

3.0, March 2022

18.1.40, Mai 2020

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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

JavaScript

C, C++, Java

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

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

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

serverlos

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

über Views

SQL

Support of SQL

nein

ANSI SQL 2011

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JavaScript API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

JavaScript

C
C++
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

nein

View Functions in JavaScript

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

horizontal partitioning (by range, list and hash)

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users, groups and roles according to 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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