DBMS > Hypertable vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J vs. SWC-DB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Hypertable vs. Oracle Berkeley DB vs. RDF4J vs. SWC-DB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

RDF Store

Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

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

rdf4j.org

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

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

rdf4j.org/documentation

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Hypertable Inc.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Alex Kashirin

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2009

1994

2004

2020

1987

Aktuelle Version

0.9.8.11, Maerz 2016

18.1.40, Mai 2020

0.5, April 2021

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GPL V3

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++

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

Java

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

C++ API
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Proprietäres Protokoll
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

.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

Java
PHP
Python

C++

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

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

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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13. Juni 2019, Markets Insider

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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