DBMS > BigObject vs. Drizzle vs. Google Cloud Bigtable vs. Lovefield vs. Memgraph

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Drizzle vs. Google Cloud Bigtable vs. Lovefield vs. Memgraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

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 relational database for web apps written in pure JavaScript

An open source graph database built for real-time streaming and compatible with Neo4j

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Graph DBMS

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

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	3,02
Rang	#98	Overall
	#8	Graph DBMS

Website

bigobject.io

cloud.google.com/bigtable

google.github.io/lovefield

memgraph.com

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

cloud.google.com/bigtable/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

memgraph.com/docs

Social network pages

Entwickler

BigObject, Inc.

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Google

Memgraph Ltd

Erscheinungsjahr

2015

2008

2015

2014

2017

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GNU GPL

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSL 1.1; commercial license for enterprise edition available

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++

JavaScript

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
OS X

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Datenschema

schemafrei

schemafrei und schema-optional

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL-like DML and DDL statements

mit propriätären Erweiterungen

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC

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

Bolt protocol
Cypher query language

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

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

JavaScript

.Net
C
C++
Elixir
Go
Haskell
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

dynamic graph partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

keine

Multi-source replication using RAFT

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic single-row operations

ACID

with snapshot isolation

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

with periodic snapshot and write-ahead logging (WAL) of changes

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

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

nein

Users, roles and permissions

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Memgraph directly connects to your streaming infrastructure so you and your team...
» mehr

Competitive advantages

Business Source License ensures a future for the Memgraph community MAGE algorithm...
» mehr

Typical application scenarios

Graph algorithms in bioinformatics Social network analysis Cryptocurrency network...
» mehr

Licensing and pricing models

You can check out our pricing model and licenses on the company website .
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. April 2015, Paul Andlinger

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