DBMS > InfinityDB vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften InfinityDB vs. Lovefield vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

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	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

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

Website

boilerbay.com

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

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

Technische Dokumentation

boilerbay.com/infinitydb/manual

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

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

Entwickler

Boiler Bay Inc.

Google

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2002

2014

2016

1994

Aktuelle Version

4.0

2.1.12, February 2017

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

Java

JavaScript

C++

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

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

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

JavaScript

C#
Java
PHP

.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

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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24. September 2023, DataScientest

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10. November 2023, InfoQ.com

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

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