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Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. SQream DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenSQream DB  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 DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Sparka GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte0,74
Rang#224  Overall
#103  Relational DBMS
Websitewww.kinetica.comwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlspark.apache.org/­sqlsplicemachine.comsqream.com
Technische Dokumentationdocs.kinetica.comdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-worksdocs.sqream.com
EntwicklerKineticaOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftApache Software FoundationSplice MachineSQream Technologies
Erscheinungsjahr20121994201420142017
Aktuelle Version7.1, August 202118.1.40, Mai 20203.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 20212022.1.6, Dezember 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziell
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)ScalaJavaC++, CUDA, Haskell, Java, Scala
Server BetriebssystemeLinuxAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
Datenschemajaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjajaja, ANSI Standard SQL Types
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 editionnein
Sekundärindizesjajaneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like DML and DDL statementsjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
.Net
JDBC
ODBC
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
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenneinneinja infoJavauser defined functions in Python
Triggersja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja infoonly for the SQL APIneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioninghorizontal and vertical partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationSource-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoGPU vRAM or System RAMjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneneinneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
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