DBMS > Bangdb vs. Dgraph vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Google Cloud Spanner

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Dgraph vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Google Cloud Spanner

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

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

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	2,84
Rang	#100	Overall
	#51	Relational DBMS

Website

bangdb.com

dgraph.io

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigtable

cloud.google.com/spanner

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

dgraph.io/docs

cloud.google.com/bigtable/docs

cloud.google.com/spanner/docs

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Dgraph Labs, Inc.

Esgyn

Google

Erscheinungsjahr

2012

2016

2015

2017

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

Open Source

Apache 2.0

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

C, C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

nein

Query statements complying to ANSI 2011

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

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

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++
Java
Python

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Synchronous replication via Raft

Multi-source replication between multi datacenters

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

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

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

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

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

ACID

Atomic single-row operations

ACID

Strict serializable isolation

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

nein

Planned for future releases

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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1. September 2020, AWS Blog

Dgraph Rises to the Top Graph Database on GitHub With 11 G2 Badges and 11M Downloads
26. Mai 2021, Business Wire

Dgraph raises $11.5 million for scalable graph database solutions
31. Juli 2019, VentureBeat

Dgraph raises $3M for its open-source distributed graph database, hits 1.0 release
19. Dezember 2017, TechCrunch

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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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

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14. Oktober 2023, InfoQ.com

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11. Oktober 2023, TechCrunch

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11. Oktober 2023, SiliconANGLE News

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12. Oktober 2023, TechRadar

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