DBMS > Linter vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Oracle Berkeley DB vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften Linter vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Oracle Berkeley DB vs. SiriDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

RDBMS for high security requirements

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	2,01
Rang	#126	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

linter.ru

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

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

siridb.com

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

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

docs.siridb.com

Entwickler

relex.ru

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Cesbit

Erscheinungsjahr

1990

2010

1994

2017

Aktuelle Version

V12

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

MIT License

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 und C++

C++

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

Server Betriebssysteme

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

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

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Transact SQL

nein

Triggers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Copilot in Azure SQL Database in Private Preview
27. März 2024, InfoQ.com

Microsoft unveils Copilot for Azure SQL Database
27. März 2024, InfoWorld

Azure SQL Database migration to OCI - resources estimation and migration approach
11. Januar 2024, Oracle

Expand the limits of innovation with Azure data
21. März 2024, Microsoft

Azure SQL Database outage caused by network infrastructure
18. September 2023, The Register

bereitgestellt von Google News

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
26. April 2023, Datanami

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk