DBMS > Memcached vs. Oracle Berkeley DB vs. SAP Adaptive Server vs. Spark SQL vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Memcached vs. Oracle Berkeley DB vs. SAP Adaptive Server vs. Spark SQL vs. TigerGraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Der SAP (Sybase) Adaptive Server Enterprise (ASE) ist ein RDBMS für den Einsatz in großen Unternehmen

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Boeing's Spatial Query Server

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

Punkte	18,08
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

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

Punkte	35,09
Rang	#25	Overall
	#17	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

www.memcached.org

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

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-ase.html

spark.apache.org/sql

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

github.com/memcached/memcached/wiki

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

help.sap.com/docs/SAP_ASE

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.tigergraph.com

Entwickler

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

SAP, Sybase

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2003

1994

1987

2014

2017

Aktuelle Version

1.6.27, Mai 2024

18.1.40, Mai 2020

16.0

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++ (depending on the Berkeley DB edition)

C und C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

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

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

JDBC
ODBC

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
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++
Cobol
Java
Java
Perl
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java und Transact-SQL

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

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

Relationships in graphs

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

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Role-based access control

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

Redis extends the lead in the DB-Engines key-value store ranking
3. Februar 2014, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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