DBMS > Oracle Berkeley DB vs. OrigoDB vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Oracle Berkeley DB vs. OrigoDB vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

A fully ACID in-memory object graph database

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

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

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

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

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

Website

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

origodb.com

spark.apache.org/sql

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

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

Technische Dokumentation

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

origodb.com/docs

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

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

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

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Robert Friberg et al

Apache Software Foundation

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

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

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

1994

2009

under the name LiveDB

2014

1998

1987

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

User defined using .NET types and collections

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

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
HTTP API
LINQ

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

.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

Java
Python
R
Scala

C
C++
Java
PL/SQL

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

Triggers

only for the SQL API

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Role based authorization

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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26. April 2023, HPCwire

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

EC will investigate the Oracle/Sun takeover due to concerns about MySQL
3. September 2009, The Guardian

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development
29. April 2018, Open Source For You

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24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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In-memory databases with Emulex Gen 7
25. Oktober 2023, Broadcom Inc.

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