DBMS > BigObject vs. DuckDB vs. Google Cloud Spanner vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. DuckDB vs. Google Cloud Spanner vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

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.

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	4,68
Rang	#76	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	2,89
Rang	#105	Overall
	#53	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Website

bigobject.io

duckdb.org

cloud.google.com/spanner

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

duckdb.org/docs

cloud.google.com/spanner/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Google

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2015

2018

2017

2011

Aktuelle Version

0.10, Februar 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

serverlos

gehostet

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

Query statements complying to ANSI 2011

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

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 replication with 3 replicas for regional instances.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

using Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Strict serializable isolation

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

nein

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

DuckDB Walks to the Beat of Its Own Analytics Drum
5. März 2024, Datanami

Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

How to read OSM data with DuckDB | Kamil Raczycki
1. März 2024, Towards Data Science

Seattle startup MotherDuck raises $52.5M at a $400M valuation to fuel DuckDB analytics platform
20. September 2023, GeekWire

MotherDuck Raises $52.5 Million Series B Funding as DuckDB Adoption Soars
20. September 2023, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Google Improves Cloud Spanner: More Compute and Storage without Price Increase
14. Oktober 2023, InfoQ.com

Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient
11. Oktober 2023, SiliconANGLE News

Google turns up the heat on AWS, claims Cloud Spanner is half the cost of DynamoDB
11. Oktober 2023, TechCrunch

Google Spanner: When Do You Need to Move to It?
11. September 2023, hackernoon.com

Google Cloud Spanner competes directly with Amazon DynamoDB
12. Oktober 2023, Techzine Europe

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