DBMS > MySQL vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften MySQL vs. Oracle Berkeley DB vs. Splice Machine vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

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

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1087,72
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	2,52
Rang	#114	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,54
Rang	#255	Overall
	#116	Relational DBMS

Punkte	1,35
Rang	#165	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

www.mysql.com

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

splicemachine.com

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

Technische Dokumentation

dev.mysql.com/doc

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

splicemachine.com/how-it-works

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Splice Machine

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

1995

1994

2014

1998

Aktuelle Version

8.3.0, Jaenner 2024

18.1.40, Mai 2020

3.1, March 2021

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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.

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Implementierungssprache

C und C++

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

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
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

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

mit proprietären Erweiterungen

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietäre Syntax

nein

Java

PL/SQL

Triggers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market
5. April 2018, Matthias Gelbmann

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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