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Vergleich der Systemeigenschaften OpenMLDB vs. Oracle Berkeley DB vs. Rockset

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB

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

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Relational DBMS
Suchmaschine

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

Punkte	0,11
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

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

Punkte	1,07
Rang	#180	Overall
	#31	Document Stores

Website

openmldb.ai

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

rockset.com

Technische Dokumentation

openmldb.ai/docs/zh/main

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

docs.rockset.com

Entwickler

4 Paradigm Inc.

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Rockset

Erscheinungsjahr

2020

1994

2019

Aktuelle Version

2024-2 February 2024

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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.

Implementierungssprache

C++, Java, Scala

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

gehostet

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

dynamic typing

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

ingestion from XML files supported

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

Read-only SQL queries, including JOINs

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
SQLAlchemy

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java
Python
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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

keine

Automatic 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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console

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

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