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Vergleich der Systemeigenschaften HEAVY.AI vs. Oracle Berkeley DB vs. Riak KV

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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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	2,42
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	3,25
Rang	#103	Overall
	#19	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	5,24
Rang	#79	Overall
	#11	Key-Value Stores

Website

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

www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/berkeleydb/overview/index.html

riak.com/products/riak-kv

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

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

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2016

1994

2009

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

18.1.40, Mai 2020

2.1.0, April 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

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

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

.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

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript und Erlang

Triggers

nein

only for the SQL API

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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