DBMS > Bangdb vs. Brytlyt vs. HBase vs. InfluxDB vs. Oracle Berkeley DB
System Properties Comparison Bangdb vs. Brytlyt vs. HBase vs. InfluxDB vs. Oracle Berkeley DB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Bangdb Xexclude from comparison | Brytlyt Xexclude from comparison | HBase Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Oracle Berkeley DB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph | Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL | Wide-column store based on Apache Hadoop and on concepts of BigTable | DBMS for storing time series, events and metrics | Widely used in-process key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Graph DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | Wide column store | Time Series DBMS | Key-value store supports sorted and unsorted key sets Native XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS | Spatial DBMS with GEO package | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | bangdb.com | brytlyt.io | hbase.apache.org | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.bangdb.com | docs.brytlyt.io | hbase.apache.org/book.html | docs.influxdata.com/influxdb | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Sachin Sinha, BangDB | Brytlyt | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Powerset | Oracle originally developed by Sleepycat, which was acquired by Oracle | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2016 | 2008 | 2013 | 1994 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | BangDB 2.0, October 2021 | 5.0, August 2023 | 2.3.4, January 2021 | 2.7.6, April 2024 | 18.1.40, May 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source BSD 3 | commercial | Open Source Apache version 2 | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | Open Source commercial license available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C, C++ | C, C++ and CUDA | Java | Go | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux | Linux OS X Windows | Linux Unix Windows using Cygwin | Linux OS X through Homebrew | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | schema-free, schema definition possible | schema-free | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events | yes | options to bring your own types, AVRO | Numeric data and Strings | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | yes specific XML-type available, but no XML query functionality. | no | no | yes only with the Berkeley DB XML edition | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes secondary, composite, nested, reverse, geospatial | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL like support with command line tool | yes | no | SQL-like query language | yes SQL interfaced based on SQLite is available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Proprietary protocol RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | Java API RESTful HTTP API Thrift | HTTP API JSON over UDP | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Java Python | .Net C C++ Delphi Java Perl Python Tcl | C C# C++ Groovy Java PHP Python Scala | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET others Third-party libraries to manipulate Berkeley DB files are available for many languages C C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party binding Perl Python Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | user defined functions in PL/pgSQL | yes Coprocessors in Java | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes, Notifications (with Streaming only) | yes | yes | no | yes only for the SQL API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm | Sharding | Sharding in enterprise version only | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only) | Source-replica replication | Multi-source replication Source-replica replication | selectable replication factor in enterprise version only | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Tunable consistency, set CAP knob accordingly | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | Single row ACID (across millions of columns) | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes, optimistic concurrency control | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes, implements WAL (Write ahead log) as well | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes, run db with in-memory only mode | yes | yes Depending on used storage engine | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | yes (enterprise version only) | fine grained access rights according to SQL-standard | Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC | simple rights management via user accounts | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bangdb | Brytlyt | HBase | InfluxDB | Oracle Berkeley DB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | A Detailed Guide to C# TimeSpan The Final Frontier: Using InfluxDB on the International Space Station Getting the Current Time in C#: A Guide Sync Data from InfluxDB v2 to v3 With the Quix Template Infrastructure Monitoring Basics: Getting Started with Telegraf, InfluxDB, and Grafana | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bangdb | Brytlyt | HBase | InfluxDB | Oracle Berkeley DB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Brytlyt releases version 5.0, introducing a more intuitive, intelligent and flexible analytics platform London data analytics startup Brytlyt raises €4.43M from Amsterdam-based Finch Capital, others Brytlyt Secures $4M in Series A Funding Brytlyt becomes NVIDIA Inception Premier Partner London’s Brytlyt raises €4.4 million for its data analytics and visualisation technology provided by Google News | Best Practices from Rackspace for Modernizing a Legacy HBase/Solr Architecture Using AWS Services | Amazon Web ... Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase HBase: The database big data left behind What Is HBase? (Definition, Uses, Benefits, Features) HBase Tutorial provided by Google News | Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency Time-series database startup InfluxData debuts self-managed version of InfluxDB provided by Google News | Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards EC will investigate the Oracle/Sun takeover due to concerns about MySQL Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag The importance of bitcoin nodes and how to start one provided by Google News |
Share this page