DBMS > KeyDB vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften KeyDB vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An ultra-fast, open source Key-value store fully compatible with Redis API, modules, and protocols

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

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

Suchmaschine

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

Punkte	0,71
Rang	#226	Overall
	#33	Key-Value Stores

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

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

github.com/Snapchat/KeyDB
keydb.dev

google.github.io/lovefield

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

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

docs.keydb.dev

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

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

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

EQ Alpha Technology Ltd.

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2019

2014

1994

2001

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

18.1.40, Mai 2020

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD-3

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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++

JavaScript

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

teilweise

Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes

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

by using the Redis Search module

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protoco

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
Crystal
D
Dart
Elixir
Erlang
Fancy
Go
Haskell
Haxe
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Pascal
Perl
PHP
Prolog
Pure Data
Python
R
Rebol
Ruby
Rust
Scala
Scheme
Smalltalk
Swift
Tcl
Visual Basic

JavaScript

.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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Strong eventual consistency with CRDTs

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Optimistic locking, atomic execution of commands blocks and scripts

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Configurable mechanisms for persistency via snapshots and/or operations logs

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

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz und ACL

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

DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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