DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Derby vs. Google Cloud Bigtable vs. Tarantool

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Derby vs. Google Cloud Bigtable vs. Tarantool

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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

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

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

In-memory computing platform with a flexible data schema for efficiently building high-performance applications

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Tarantool/GIS extension

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

Punkte	4,71
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#144	Overall
	#25	Document Stores
	#25	Key-Value Stores
	#66	Relational DBMS

Website

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

db.apache.org/derby

cloud.google.com/bigtable

www.tarantool.io

Technische Dokumentation

db.apache.org/derby/manuals/index.html

cloud.google.com/bigtable/docs

www.tarantool.io/en/doc

Entwickler

Atos Convergence Creators

Apache Software Foundation

Google

Erscheinungsjahr

2016

1997

2015

2008

Aktuelle Version

1703

10.17.1.0, November 2023

2.10.0, Mai 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

BSD-2, source-available extensions (modules), commercial licenses for Tarantool Enterprise

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 und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

BSD
Linux
macOS

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Flexible data schema: relational definition for tables with ability to store json-like documents in columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

nein

string, double, decimal, uuid, integer, blob, boolean, datetime

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

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

JDBC

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

Open binary protocol

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

Java

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

C
C#
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Lua
Perl
PHP
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Lua, C and SQL stored procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

Sharding, partitioned with virtual buckets by user defined affinity key. Live resharding for scale up and scale down without maintenance downtime.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Asynchronous replication with multi-master option
Configurable replication topology (full-mesh, chain, star)
Synchronous quorum replication (with Raft)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

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

Casual consistency across sharding partitions
Eventual consistency within replicaset partition

when using asyncronous replication
Immediate Consistency within single instance
Sequential consistency including linearizable read within replicaset partition

when using Raft

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

yes

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

Atomic single-row operations

ACID, with serializable isolation and linearizable read (within partition); Configurable MVCC (within partition); No cross-shard distributed transactions

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, write ahead logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, full featured in-memory storage engine with persistence

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Access Control Lists
Mutual TLS authentication for Tarantol Enterprise
Password based authentication
Role-based access control (RBAC) and LDAP for Tarantol Enterprise
Users and Roles

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Data processing speed and reliability: in-memory synchronous replication
9. November 2021, Vladimir Perepelytsya, Tarantool (sponsor)

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