DBMS > Oracle Berkeley DB vs. Quasardb vs. RavenDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Oracle Berkeley DB vs. Quasardb vs. RavenDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Distributed, high-performance timeseries database

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series 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	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

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

Website

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

quasar.ai

ravendb.net

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

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

doc.quasar.ai/master

ravendb.net/docs

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

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

quasardb

Hibernating Rhinos

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1994

2009

2010

2014

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

3.14.1, Jänner 2024

5.4, Juli 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

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++

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

integer and binary

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

mittels Tags

nein

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language

SQL-like query language (RQL)

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

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
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

consistent hashing

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Cryptographically strong user authentication and audit trail

Authorization levels configured per client per database

nein

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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Weitere Ressourcen

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26. April 2023, HPCwire

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3. September 2009, The Guardian

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5. März 2019, ADT Magazine

The importance of bitcoin nodes and how to start one
9. Mai 2014, The Merkle News

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

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6. Juni 2023, PR Newswire

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3. Juli 2023, Boat International

Precisely measure a quasar galaxy's weight
5. Juni 2023, Newswise

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