DBMS > Heroic vs. OpenQM vs. Oracle Berkeley DB vs. Trafodion vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. OpenQM vs. Oracle Berkeley DB vs. Trafodion vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Multivalue DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,28
Rang	#291	Overall
	#10	Multivalue DBMS

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

Punkte	1,38
Rang	#156	Overall
	#72	Relational DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

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

trafodion.apache.org

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

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

trafodion.apache.org/documentation.html

docs.voltdb.com

Entwickler

Spotify

Rocket Software, originally Martin Phillips

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Apache Software Foundation, originally developed by HP

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2014

1993

1994

2014

2010

Aktuelle Version

3.4-12

18.1.40, Mai 2020

2.3.0, Februar 2019

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java

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

C++, Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Java

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights can be defined down to the item level

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

What is NoSQL (Not Only SQL database)?
28. Februar 2022, TechTarget

Margo I. Seltzer
18. August 2020, Berkman Klein Center

Oracle acquires Sleepycat for code
17. August 2016, East Bay Times

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

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

Unveiling Volt Active Data’s game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Announces Key New Hires
26. Oktober 2021, citybiz

Solutions Review Sits Down with VoltDB CEO David Flower
17. April 2018, Solutions Review

VoltDB Aims for Fast Big Data Development
29. Januar 2015, ADT Magazine

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