DBMS > LevelDB vs. Oracle Berkeley DB vs. SAP HANA vs. SiriDB vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften LevelDB vs. Oracle Berkeley DB vs. SAP HANA vs. SiriDB vs. TimesTen

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

An in-memory SQL relational database that delivers microsecond response and high throughput for OLTP applications. TimesTen can be deployed as a standalone database or as a cache to a backend Oracle database.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	2,33
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	41,32
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	1,26
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

github.com/google/leveldb

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

www.sap.com/products/hana.html

siridb.com

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

Technische Dokumentation

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

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

help.sap.com/hana

docs.siridb.com

docs.oracle.com/en/database/other-databases/timesten/index.html

Entwickler

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

SAP

Cesbit

Oracle

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2011

1994

2010

2017

1998

Aktuelle Version

1.23, Februar 2021

18.1.40, Mai 2020

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Release 22.1

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Open Source

MIT License

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch 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++

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

Server Betriebssysteme

Illumos
Linux
OS X
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Appliance oder cloud-service

Linux

IBM AIX Power PC 64-bit
Linux arm64
Linux x86-64
Solaris SPARC 64
Solaris SPARC/x86
Solaris x86-64

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API

ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Pro*C/C++ programming interfaces
SQL and PL/SQL via JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

.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
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

C
C++
Java
Node.js
PL/SQL
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

nein

PL/SQL

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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