DBMS > Microsoft Azure Cosmos DB vs. Oracle Berkeley DB vs. TDengine

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Cosmos DB vs. Oracle Berkeley DB vs. TDengine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Time Series DBMS and big data platform

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

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

Relational DBMS

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

Punkte	29,04
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

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

Punkte	2,60
Rang	#107	Overall
	#8	Time Series DBMS

Website

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

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

github.com/taosdata/TDengine
tdengine.com

Technische Dokumentation

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

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

docs.tdengine.com

Entwickler

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

TDEngine, previously Taos Data

Erscheinungsjahr

2014

1994

2019

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

3.0, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

AGPL V3, also commercial editions available

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)

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON types

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

All properties auto-indexed by default

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

Standard SQL with extensions for time-series applications

APIs und andere Zugriffskonzepte

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

JDBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
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#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

nein

Triggers

JavaScript

only for the SQL API

yes, via alarm monitoring

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implizit im Cloud Service

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implizit im Cloud Service

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

ACID

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

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

nein

yes

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

TDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and...
» mehr

Competitive advantages

High Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial...
» mehr

Typical application scenarios

TDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected...
» mehr

Market metrics

TDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries...
» mehr

Licensing and pricing models

TDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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