DBMS > Atos Standard Common Repository vs. DolphinDB vs. GBase vs. Google Cloud Bigtable

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. DolphinDB vs. GBase vs. Google Cloud Bigtable

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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

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,38
Rang	#104	Overall
	#8	Time Series DBMS
	#7	Vektor DBMS

Punkte	1,32
Rang	#156	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	2,70
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#7	Wide Column Stores

Website

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

www.dolphindb.com

www.gbase.cn

cloud.google.com/bigtable

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

cloud.google.com/bigtable/docs

Entwickler

Atos Convergence Creators

DolphinDB, Inc

General Data Technology Co., Ltd.

Google

Erscheinungsjahr

2016

2018

2004

2015

Aktuelle Version

1703

v2.00.4, January 2022

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

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

C++

C, Java, Python

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux

gehostet

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

nein

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

SQL-like query language

Standard with numerous extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

horizontale Partitionierung

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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)

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

Atomic single-row operations

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

LDAP bind authentication

Administrators, Users, Groups

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

7 Cool Vector Databases for Generative AI Applications
5. Februar 2024, AIM

bereitgestellt von Google News

Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features
1. August 2024, ZDNet

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

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

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