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DBMS > Kinetica vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. SQL.JS vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. SQL.JS vs. TerarkDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSQL.JS  Xaus Vergleich ausschliessenTerarkDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFully vectorized database across both GPUs and CPUsWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenPortierung von SQLite auf JavaScriptA key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte2,21
Rang#117  Overall
#20  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,53
Rang#252  Overall
#116  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#60  Key-Value Stores
Websitewww.kinetica.comwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlspark.apache.org/­sqlsql.js.orggithub.com/­bytedance/­terarkdb
Technische Dokumentationdocs.kinetica.comdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsql.js.org/­documentation/­index.htmlbytedance.larkoffice.com/­docs/­doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc
EntwicklerKineticaOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftApache Software FoundationAlon Zakai infomittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgtByteDance, originally Terark
Erscheinungsjahr20121994201420122016
Aktuelle Version7.1, August 202118.1.40, Mai 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0Open Sourcekommerziell inforestricted open source version available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)ScalaJavaScriptC++
Server BetriebssystemeLinuxAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Windows
Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)
Datenschemajaschemafreijajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like DML and DDL statementsja infoSQL-92 wird nicht vollständig unterstütztnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
JavaScript APIC++ API
Java API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
Java
Python
R
Scala
JavaScriptC++
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinneinneinnein
Triggersja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja infoonly for the SQL APIneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineyes, utilizing Spark Corekeinekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationSource-Replica Replikationkeinekeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationkeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajanein infoaußer mittels Serialisierung der DB auf einen Fileja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoGPU vRAM or System RAMjaneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebeneneinneinneinnein

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
KineticaOracle Berkeley DBSpark SQLSQL.JSTerarkDB
DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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