DBMS > atoti vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Lovefield vs. Oracle Berkeley DB vs. Riak TS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

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

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

atoti.io

google.github.io/lovefield

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

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

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

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

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

ActiveViam

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2014

1994

2015

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

18.1.40, Mai 2020

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

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

Java

JavaScript

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

Erlang

Server Betriebssysteme

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

.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

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

nein

Erlang

Triggers

Using read-only observers

only for the SQL API

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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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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14. Februar 2006, MarketWatch

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

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7. Juni 2015, insideBIGDATA

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