DBMS > BigObject vs. Google BigQuery vs. IRONdb vs. Trino

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Google BigQuery vs. IRONdb vs. Trino

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Large scale data warehouse service with append-only tables

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

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

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	4,99
Rang	#65	Overall
	#36	Relational DBMS

Website

bigobject.io

cloud.google.com/bigquery

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

trino.io

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Social network pages

Entwickler

BigObject, Inc.

Google

Circonus LLC.

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2010

2017

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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.

Starburst Galaxy offers a feature-rich user interface to connect all your data sources, manage your Trino clusters, and query your data.

Implementierungssprache

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

gehostet

Linux

Linux
macOS

for devlopment

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

yes, in Lua

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Automatic, metric affinity per node

depending on connected data-source

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

configurable replication factor, datacenter aware

depending on connected data-source

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

nein

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

depending on connected data-source

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

nein

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Trino is the fastest open source, massively parallel processing SQL query engine...
» mehr

Competitive advantages

High performance analtyics and data processing of very large data sets Powerful ANSI...
» mehr

Typical application scenarios

Performant analytics query engine for data warehouses, data lakes, and data lakehouses...
» mehr

Key customers

Trino is widely adopted across the globe as freely-available open source software....
» mehr

Market metrics

33000+ commits in GitHub 8200+ stargazers in GitHub 1200+ pull requests merged in...
» mehr

Licensing and pricing models

Trino is an open source project and usage is therefore free. Commercial offerings...
» mehr

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Drittanbieter

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» mehr

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