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Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Google Cloud Bigtable vs. LevelDB vs. TimesTen

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Name

Kurzbeschreibung

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

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

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

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

Punkte	2,35
Rang	#111	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

bangdb.com

cloud.google.com/bigtable

github.com/google/leveldb

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

cloud.google.com/bigtable/docs

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Google

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2012

2015

2011

1998

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

1.23, Februar 2021

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

BSD

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++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Illumos
Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

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

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

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

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

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

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

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

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

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

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

with automatic compression on writes

by means of logfiles and checkpoints

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)

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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. März 2024, Forbes

What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget
1. März 2022, TechTarget

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9. April 2024, Yahoo Movies Canada

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31. Januar 2022, InfoQ.com

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

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LevelDB in Ruby — SitePoint
22. Oktober 2014, SitePoint

Microsoft Teams stores auth tokens as cleartext in Windows, Linux, Macs
14. September 2022, BleepingComputer

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19. Oktober 2022, Blocks & Files

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26. Juli 2021, Phoronix

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19. Mai 2023, Trend Micro

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In-memory databases with Emulex Gen 7
25. Oktober 2023, Broadcom Inc.

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