DBMS > BigObject vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Db2 Event Store vs. JaguarDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Db2 Event Store vs. JaguarDB

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Name	BigObject  Xaus Vergleich ausschliessen	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Google Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen	JaguarDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries	Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion	Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.	Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases	Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden	Relational DBMS	Key-Value Store Wide Column Store	Event Store Time Series DBMS	Key-Value Store Vektor DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,19 Rang #329   Overall #146   Relational DBMS	Punkte 0,25 Rang #312   Overall #138   Relational DBMS	Punkte 3,15 Rang #95   Overall #14   Key-Value Stores #8   Wide Column Stores	Punkte 0,27 Rang #309   Overall #2   Event Stores #28   Time Series DBMS	Punkte 0,06 Rang #381   Overall #59   Key-Value Stores #13   Vektor DBMS
Website	bigobject.io	www.esgyn.cn	cloud.google.com/­bigtable	www.ibm.com/­products/­db2-event-store	www.jaguardb.com
Technische Dokumentation	docs.bigobject.io		cloud.google.com/­bigtable/­docs	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store	www.jaguardb.com/­support.html
Entwickler	BigObject, Inc.	Esgyn	Google	IBM	DataJaguar, Inc.
Erscheinungsjahr	2015	2015	2015	2017	2015
Aktuelle Version				2.0	3.3 July 2023
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell kostenlose community edition verfügbar	kommerziell	kommerziell	kommerziell free developer edition available	Open Source GPL V3.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	ja	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache		C++, Java		C und C++	C++ the server part. Clients available in other languages
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	Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition	Linux
Datenschema	ja	ja	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	nein	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	ja	nein	nein	ja
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	ja	nein	ja through the embedded Spark runtime	A subset of ANSI SQL is implemented but no views, foreign keys, triggers
APIs und andere Zugriffskonzepte	fluentd ODBC RESTful HTTP API	ADO.NET JDBC ODBC	gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java)	ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API	JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen		All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net	C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python	C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic	C C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala
Server-seitige Scripts Stored Procedures	Lua	Java Stored Procedures	nein	ja	nein
Triggers	nein	nein	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	keine	Sharding	Sharding	Sharding	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	keine	Multi-source replication between multi datacenters	Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones	Active-active shard replication	Multi-Source Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	ja	ja	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	keine	Immediate Consistency	Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)	Eventual Consistency	Eventual Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja automatically between fact table and dimension tables	ja	nein	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID	Atomic single-row operations	nein	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja Read/write lock on objects (tables, trees)	ja	ja	No - written data is immutable	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	nein	nein	ja	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)	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts
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
	BigObject	EsgynDB	Google Cloud Bigtable	IBM Db2 Event Store	JaguarDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten			Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases 1. März 2024, Forbes Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs 31. Januar 2022, InfoQ.com Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database 27. Januar 2022, TechTarget Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale 6. Mai 2015, VentureBeat bereitgestellt von Google News	Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning 25. Juli 2019, IBM How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' 3. Juni 2019, Datanami Best cloud databases of 2022 4. Oktober 2022, ITPro bereitgestellt von Google News

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