DBMS > Oracle Berkeley DB vs. Quasardb vs. Splice Machine vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Oracle Berkeley DB vs. Quasardb vs. Splice Machine vs. VoltDB

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

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

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

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

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

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

quasar.ai

splicemachine.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

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

doc.quasar.ai/master

splicemachine.com/how-it-works

docs.voltdb.com

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

quasardb

Splice Machine

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

1994

2009

2014

2010

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

3.14.1, Jänner 2024

3.1, March 2021

11.3, April 2022

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 3.0, commercial license available

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

integer and binary

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

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON 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
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

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

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

consistent hashing

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

Snapshots und Command Logging

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

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

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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