DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Cubrid vs. Google Cloud Datastore vs. H2

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Cubrid vs. Google Cloud Datastore vs. H2

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Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

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

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

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

cloud.google.com/datastore

www.h2database.com

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

cloud.google.com/datastore/docs

www.h2database.com/html/main.html

Entwickler

Atos Convergence Creators

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Google

Thomas Mueller

Erscheinungsjahr

2016

2008

2005

Aktuelle Version

1703

11.0, Jaenner 2021

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

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

C, C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

ja, Details hier

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

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

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

mit Google App Engine

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-source replication using Paxos

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

fine grained access rights according to SQL-standard

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

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