DBMS > HugeGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. Percona Server for MongoDB vs. TerarkDB vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. Oracle Berkeley DB vs. Percona Server for MongoDB vs. TerarkDB vs. TimesTen

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store

Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

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

Punkte	0,52
Rang	#254	Overall
	#39	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

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

www.percona.com/mongodb/software/percona-server-for-mongodb

github.com/bytedance/terarkdb

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

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

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

docs.percona.com/percona-distribution-for-mongodb

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Baidu

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Percona

ByteDance, originally Terark

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2018

1994

2015

2016

1998

Aktuelle Version

0.9

18.1.40, Mai 2020

3.4.10-2.10, November 2017

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL Version 2

kommerziell

restricted open source version available

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

Java

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

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

also supports composite index and range index

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

C++ API
Java API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
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

Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk

C++
Java

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

nein

JavaScript

nein

PL/SQL

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

via In-Memory Engine

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

nein

Access rights for users and roles

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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