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Vergleich der Systemeigenschaften HarperDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL

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NameHarperDB  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungUltra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.Weit verbreiteter In-Process Key-Value StoreSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument StoreKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,55
Rang#248  Overall
#38  Document Stores
Punkte2,21
Rang#117  Overall
#20  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.harperdb.iowww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.harperdb.io/­docsdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerHarperDBOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201719942014
Aktuelle Version3.1, August 202118.1.40, Mai 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community edition availableOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheNode.jsC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Scala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemadynamic schemaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infoJSON data typesneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like data manipulation statementsja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresCustom Functions infosince release 3.1neinnein
Triggersneinja infoonly for the SQL APInein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenA table resides as a whole on one (or more) nodes in a clusterkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infothe nodes on which a table resides can be definedSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic execution of specific operationsACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes, using LMDBjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesneinnein

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
HarperDBOracle Berkeley DBSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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22. Juni 2023, hackernoon.com

Unlocking immersive golfing experiences with AWS Wavelength | Amazon Web Services
29. November 2022, AWS Blog

HarperDB: An underdog SQL / NoSQL database | ZDNET
7. Februar 2018, ZDNet

HarperDB 4.0 Delivers Enterprise-Grade Global Application Development to Every Developer
17. Januar 2023, Markets Insider

HarperDB is More Than Just a Database: Here's Why
21. August 2021, hackernoon.com

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Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
26. April 2023, HPCwire

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development
29. April 2018, Open Source For You

Motorola A780 Linux based smartphone to have mobile database
14. September 2004, Geekzone

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
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