DBMS > NSDb vs. Oracle Berkeley DB vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. Oracle Berkeley DB vs. Sequoiadb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,42
Rang	#263	Overall
	#41	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Website

nsdb.io

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

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

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

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2017

1994

2013

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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, Scala

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

oid, date, timestamp, binary, regex

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

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

.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

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

Triggers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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