DBMS > Oracle Berkeley DB vs. RavenDB vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Oracle Berkeley DB vs. RavenDB vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series 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	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

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

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

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

ravendb.net

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

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

ravendb.net/docs

rdf4j.org/documentation

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

Entwickler

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Hibernating Rhinos

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

1994

2010

2004

2014

2020

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

5.4, Juli 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

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)

Java

Scala

C++

Server Betriebssysteme

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

SQL-like query language (RQL)

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

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

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C++

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

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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