DBMS > MongoDB vs. MySQL vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften MongoDB vs. MySQL vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Einer der meistverwendeten Document Stores

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Suchmaschine

integrated Lucene index, currently in MongoDB Atlas only.
Time Series DBMS

Time Series Collections introduced in Release 5.0

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	458,78
Rang	#5	Overall
	#1	Document Stores

Punkte	1182,79
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	3,38
Rang	#101	Overall
	#19	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

www.mongodb.com

www.mysql.com

www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/berkeleydb/overview/index.html

Technische Dokumentation

docs.mongodb.com/manual

dev.mysql.com/doc

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

Entwickler

MongoDB, Inc

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2009

1995

1994

Aktuelle Version

6.0.1, August 2022

8.0.32, Jaenner 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MongoDB Inc.'s Server Side Public License v1. Prior versions were published under GNU AGPL v3.0. Commercial licenses are also available.

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

MongoDB available as DBaaS (MongoDB Atlas)

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C und C++

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schemafrei

Obwohl schemafrei haben Dokumente einer Collection dennoch häufig die selbe Struktur

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, decimal, boolean, date, object_id, geospatial

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Read-only SQL queries via the MongoDB Connector for BI

mit proprietären Erweiterungen

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript

inoffizielle Driver
C
C#
C++
Clojure

inoffizielle Driver
ColdFusion

inoffizielle Driver
D

inoffizielle Driver
Dart

inoffizielle Driver
Delphi

inoffizielle Driver
Erlang
Go
Groovy

inoffizielle Driver
Haskell
Java
JavaScript
Lisp

inoffizielle Driver
Lua

inoffizielle Driver
MatLab

inoffizielle Driver
Perl
PHP
PowerShell

inoffizielle Driver
Prolog

inoffizielle Driver
Python
R

inoffizielle Driver
Ruby
Rust
Scala
Smalltalk

inoffizielle Driver
Swift

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript

proprietäre Syntax

nein

Triggers

in MongoDB Atlas only

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Partitioned by hashed, ranged, or zoned sharding keys. Live resharding allows users to change their shard keys as an online operation with zero downtime.

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source deployments with MongoDB Atlas Global Clusters
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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

bei jedem Schreibvorgang individuell einstellbar

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, abgeschwächte Variante mit DBRef

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Multi-document ACID Transactions with snapshot isolation

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional, enabled by default

In-Memory Unterstützung

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

In-memory storage engine introduced with MongoDB version 3.2

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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