DBMS > Apache HBase vs. DataFS vs. Google Cloud Spanner

Vergleich der Systemeigenschaften Apache HBase vs. DataFS vs. Google Cloud Spanner

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	24,75
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,00
Rang	#379	Overall
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	2,80
Rang	#91	Overall
	#50	Relational DBMS

Website

hbase.apache.org

newdatabase.com

cloud.google.com/spanner

Technische Dokumentation

hbase.apache.org/book.html

dev.mobiland.com/Overview.xsp

cloud.google.com/spanner/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Mobiland AG

Google

Erscheinungsjahr

2008

2018

2017

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

1.1.263, October 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Windows

gehostet

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

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

nein

Query statements complying to ANSI 2011

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Proprietary Sharding system

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication with 3 replicas for regional instances.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

using Google Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Strict serializable isolation

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Windows-Profile

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache HBase online migration to Amazon EMR | Amazon Web Services
23. Oktober 2024, AWS Blog

HydraBase – The evolution of HBase@Facebook
5. Juni 2014, Facebook Engineering

Set up a standalone HBase local instance and connect to it with Python Happybase
9. Februar 2020, Towards Data Science

How to interact with HBase using HBase shell [Tutorial]
25. Juni 2018, packtpub.com

Horizontal Scalability with HBase
26. November 2013, Ericsson

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Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable
1. August 2024, InfoWorld

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1. August 2024, TechTarget

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2. August 2024, Techzine Europe

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1. August 2024, SiliconANGLE News

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