DBMS > Apache Kylin vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. Riak TS vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. Riak TS vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Wide Column Store

Time Series DBMS

Object oriented DBMS

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

Punkte	1,18
Rang	#172	Overall
	#79	Relational DBMS

Punkte	14,29
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

kylin.apache.org

firebase.google.com/products/realtime-database

cloud.google.com/bigtable

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

firebase.google.com/docs/database

cloud.google.com/bigtable/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

Google

acquired by Google 2014

Google

Open Source, formerly Basho Technologies

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2015

2012

2015

2012

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

3.0.0, September 2022

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Erlang

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

yes, limited

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

HTTP API
Native Erlang Interface

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript
Objective-C

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

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

nein

Erlang

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

nein

ACID

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

yes, based on authentication and database rules

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

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.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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