DBMS > BigObject vs. Drizzle vs. Google Cloud Datastore vs. HyperSQL vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Drizzle vs. Google Cloud Datastore vs. HyperSQL vs. ReductStore

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.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

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

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	4,36
Rang	#72	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	3,23
Rang	#93	Overall
	#48	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#384	Overall
	#44	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

cloud.google.com/datastore

hsqldb.org

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

cloud.google.com/datastore/docs

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

www.reduct.store/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Google

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2015

2008

2001

2023

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

2.7.2, Juni 2023

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

GNU GPL

kommerziell

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Business Source License 1.1

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++

Java

C++, Rust

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Docker
Linux
macOS
Windows

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language (GQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC

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

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

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

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

mit Google App Engine

Java, SQL

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication using Paxos

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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.

Immediate Consistency

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

ACID

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

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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24. Oktober 2022, The Daily Swig

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14. November 2022, TheServerSide.com

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