DBMS > BigObject vs. Citus vs. Google Cloud Datastore

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Citus vs. Google Cloud Datastore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	2,21
Rang	#118	Overall
	#56	Relational DBMS

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

Website

bigobject.io

www.citusdata.com

cloud.google.com/datastore

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.citusdata.com

cloud.google.com/datastore/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Google

Erscheinungsjahr

2015

2010

2008

Aktuelle Version

8.1, Dezember 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

AGPL, commercial license also 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

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

XML Unterstützung

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

nein

specific XML type available, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

standard, with numerous extensions

SQL-like query language (GQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.

mit Google App Engine

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

Multi-source replication using Paxos

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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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Microsoft Benchmarks Distributed PostgreSQL DBs
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24. Januar 2019, Microsoft

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