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Vergleich der Systemeigenschaften ITTIA vs. Oracle Berkeley DB vs. Qdrant

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,36
Rang	#272	Overall
	#22	Time Series DBMS

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

Punkte	1,53
Rang	#145	Overall
	#7	Vektor DBMS

Website

www.ittia.com

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

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

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

qdrant.tech/documentation

Entwickler

ITTIA L.L.C.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Qdrant

Erscheinungsjahr

2007

1994

2021

Aktuelle Version

8.7

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Apache Version 2.0

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 und C++

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

Rust

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

nein

Numbers, Strings, Geo, Boolean

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

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

yes

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
JavaScript (Node.js)
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

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Database file passwords

nein

Key-based authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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26. Mai 2021, EurekAlert

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28. Februar 2022, TechTarget

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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17. August 2016, East Bay Times

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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29. Juli 2024, InfoWorld

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23. Januar 2024, TechCrunch

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2. Juli 2024, VentureBeat

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16. April 2024, Business Wire

Qdrant unveils hybrid vector algorithm for improved RAG
2. Juli 2024, Blocks & Files

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