DBMS > Apache Drill vs. Cubrid vs. Google BigQuery vs. GridDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Cubrid vs. Google BigQuery vs. GridDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Large scale data warehouse service with append-only tables

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	2,02
Rang	#124	Overall
	#22	Document Stores
	#59	Relational DBMS

Punkte	1,04
Rang	#187	Overall
	#87	Relational DBMS

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	2,09
Rang	#120	Overall
	#10	Time Series DBMS

Website

drill.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

cloud.google.com/bigquery

griddb.net

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

cubrid.org/manuals

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.griddb.net

Entwickler

Apache Software Foundation

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Google

Toshiba Corporation

Erscheinungsjahr

2012

2008

2010

2013

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

11.0, Jaenner 2021

5.1, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also 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, C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

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

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID at container level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

fine grained access rights according to SQL-standard

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Access rights for users can be defined per database

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Drill vs. Apache Spark — Which SQL query engine is better for you?
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

bereitgestellt von Google News

Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award
22. Dezember 2021, CIO

Google Cloud partners Coinbase to accept crypto payments
11. Oktober 2022, Ledger Insights

Hightouch Raises $38M in Funding
19. Juli 2023, FinSMEs

bereitgestellt von Google News

General Availability of GridDB® 5.5 Enterprise Edition ~Enhancing the efficiency of IoT system development and ...
16. Januar 2024, global.toshiba

General Availability of GridDB 5.3 Enterprise Edition ~ Major Enhancement in IoT and Time Series Data Analysis ...
16. Mai 2023, global.toshiba

Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB
8. April 2021, The Register

General Availability of GridDB 5.1 Enterprise Edition ~ Continuous database usage in the event of data center failure ...
19. August 2022, global.toshiba

GridDB Use case Large-scale high-speed processing of smart meter data following the deregulation of electrical power ...
1. November 2020, global.toshiba

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk