DBMS > NuoDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. TimescaleDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften NuoDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. TimescaleDB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

NuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID Transaktionen

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

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

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,89
Rang	#198	Overall
	#92	Relational DBMS

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

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

www.3ds.com/nuodb-distributed-sql-database

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

spark.apache.org/sql

www.timescale.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

doc.nuodb.com

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

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

docs.timescale.com

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Dassault Systèmes

originally NuoDB, Inc.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Apache Software Foundation

Timescale

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2013

1994

2014

2017

1987

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.15.0, Mai 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++

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

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Amazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like DML and DDL statements

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
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

Java
Python
R
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java, SQL

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

dynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Managed transparently by NuoDB

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

tunable commit protocol

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Temporary table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Standard SQL Rollen und Rechte

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Meet some database management systems you are likely to hear more about in the future
4. August 2014, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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