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Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Google Cloud Bigtable vs. InfinityDB vs. LeanXcale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	BigObject  Xaus Vergleich ausschliessen	Google Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen	InfinityDB  Xaus Vergleich ausschliessen	LeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries	Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.	A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface	A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden	Key-Value Store Wide Column Store	Key-Value Store	Key-Value Store Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,19 Rang #329   Overall #146   Relational DBMS	Punkte 3,15 Rang #95   Overall #14   Key-Value Stores #8   Wide Column Stores	Punkte 0,08 Rang #365   Overall #55   Key-Value Stores	Punkte 0,36 Rang #280   Overall #40   Key-Value Stores #129   Relational DBMS
Website	bigobject.io	cloud.google.com/­bigtable	boilerbay.com	www.leanxcale.com
Technische Dokumentation	docs.bigobject.io	cloud.google.com/­bigtable/­docs	boilerbay.com/­infinitydb/­manual
Entwickler	BigObject, Inc.	Google	Boiler Bay Inc.	LeanXcale
Erscheinungsjahr	2015	2015	2002	2015
Aktuelle Version			4.0
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell kostenlose community edition verfügbar	kommerziell	kommerziell	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	ja	nein	nein
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Implementierungssprache			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	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM
Datenschema	ja	schemafrei	ja nested virtual Java Maps, multi-value, logical ‘tuple space’ runtime Schema upgrade	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	nein	ja all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	nein	nein manual creation possible, using inversions based on multi-value capability
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	nein	nein	ja through Apache Derby
APIs und andere Zugriffskonzepte	fluentd ODBC RESTful HTTP API	gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java)	Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/­docs/­ItemSpaceDataStructures.htm)	JDBC Kafka Connector ODBC proprietary key/value interface Spark Connector
Unterstützte Programmiersprachen		C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python	Java	C Java Scala
Server-seitige Scripts Stored Procedures	Lua	nein	nein
Triggers	nein	nein	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	Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	ja	nein	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 READ-COMMITTED or SERIALIZED	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja automatically between fact table and dimension tables	nein	nein manual creation possible, using inversions based on multi-value capability	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	Atomic single-row operations	ACID Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja Read/write lock on objects (tables, trees)	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	nein	nein	ja
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
	BigObject	Google Cloud Bigtable	InfinityDB	LeanXcale
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten		Google says it'll stop charging fees to transfer data out of Google Cloud 11. Januar 2024, TechCrunch 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

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