DBMS > LevelDB vs. Microsoft Access vs. RDF4J vs. Sequoiadb vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften LevelDB vs. Microsoft Access vs. RDF4J vs. Sequoiadb vs. Teradata

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation.

Das Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

RDF Store

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	104,92
Rang	#11	Overall
	#8	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

github.com/google/leveldb

www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access

rdf4j.org

www.sequoiadb.com

www.teradata.com

Technische Dokumentation

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

developer.microsoft.com/en-us/access

rdf4j.org/documentation

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

docs.teradata.com

Entwickler

Google

Microsoft

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Sequoiadb Ltd.

Teradata

Erscheinungsjahr

2011

1992

2004

2013

1984

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

kommerziell

Gebündelt mit Microsoft Office Lizenzen

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

kommerziell

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++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Illumos
Linux
OS X
Windows

Windows

Kein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

gehostet
Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

aber nicht SQL Standard konform

nein

SQL-like query language

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET

Java
PHP
Python

.Net
C++
Java
PHP
Python

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

ab Access 2010 mit ACE-Engine

JavaScript

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

ab Access 2010 mit ACE-Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

aber keine Files für Transaktions-Logging

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

aber keine Files für Transaktions-Logging

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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2. April 2013, Paul Andlinger

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