DBMS > Oracle Berkeley DB vs. PlanetScale vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Oracle Berkeley DB vs. PlanetScale vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,59
Rang	#151	Overall
	#70	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

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

planetscale.com

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

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

planetscale.com/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

PlanetScale

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

1994

2020

2006

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

free trial version available

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)

C++

Server Betriebssysteme

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Docker
Linux
macOS

AIX
Linux
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

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

nein

Triggers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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5. März 2019, ADT Magazine

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26. Januar 2019, Towards Data Science

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9. Mai 2014, The Merkle News

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11. März 2024, The Register

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3. Oktober 2023, TechCrunch

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31. August 2023, businesswire.com

How to Migrate to PlanetScale's Serverless Database
14. Oktober 2021, The New Stack

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