DBMS > Oracle Berkeley DB vs. Quasardb vs. Riak KV vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Oracle Berkeley DB vs. Quasardb vs. Riak KV vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Distributed, high-performance timeseries database

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

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

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

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

quasar.ai

splicemachine.com

Technische Dokumentation

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

doc.quasar.ai/master

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

quasardb

OpenSource, formerly Basho Technologies

Splice Machine

Erscheinungsjahr

1994

2009

2014

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

3.14.1, Jänner 2024

3.2.0, Dezember 2022

3.1, March 2021

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

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

AGPL 3.0, commercial license 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++

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Solaris
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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
Native Spark Datasource
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

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Erlang

Java

Triggers

only for the SQL API

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

consistent hashing

Sharding

kein "single point of failure"

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Cryptographically strong user authentication and audit trail

yes, using Riak Security

Access rights for users, groups and roles according to 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

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26. Mai 2022, Linux Adictos

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4. Oktober 2023, Science@NASA

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QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016)
3. Juli 2023, Boat International

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22. September 2023, InformationWeek

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23. Dezember 2011, InfoQ.com

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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28. November 2013, DatacenterDynamics

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Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
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Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

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18. September 2019, Towards Data Science

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