DBMS > IBM Db2 warehouse vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 warehouse vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Oracle Berkeley DB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data warehousing service aus der Cloud

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

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

Punkte	1,37
Rang	#160	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

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

Website

www.ibm.com/products/db2/warehouse

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

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

Technische Dokumentation

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

Entwickler

IBM

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2014

2012

1994

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PL/SQL, SQL PL

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

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

ACID

optimistic Locking

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

nein

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

Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS
16. Oktober 2023, IBM

Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ...
11. Juli 2023, IBM

Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x
11. Juli 2023, IBM

Data mining in Db2 Warehouse: the basics
23. Juni 2020, Towards Data Science

Top 7 Cloud Data Warehouse Companies
31. Mai 2023, Datamation

bereitgestellt von Google News

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

bereitgestellt von Google News

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

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

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

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

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk