DBMS > Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search vs. Oracle Berkeley DB vs. VoltDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search vs. Oracle Berkeley DB vs. VoltDB vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Search-as-a-service for web and mobile app development

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/en-us/services/search

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

www.voltdb.com

yaacomo.com

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

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

docs.voltdb.com

Entwickler

Google

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

VoltDB Inc.

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2014

2015

1994

2010

2009

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

18.1.40, Mai 2020

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

JavaScript

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

Java, C++

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X

for development

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C#
Java
JavaScript
Python

.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++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

Using read-only observers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Implicit feature of the cloud service

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica 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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

using Azure authentication

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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Weitere Ressourcen

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Public Preview of Azure OpenAI and AI Search in-app connectors for Logic Apps (Standard) | Azure updates
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21. Mai 2024, SiliconANGLE News

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21. Mai 2024, InfoWorld

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26. April 2023, HPCwire

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26. Mai 2021, EurekAlert

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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5. März 2019, ADT Magazine

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VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

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