DBMS > BigObject vs. IBM Cloudant vs. Trino

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. IBM Cloudant vs. Trino

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

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

Document Store

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	0,13
Rang	#333	Overall
	#148	Relational DBMS

Punkte	2,53
Rang	#103	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	5,38
Rang	#60	Overall
	#35	Relational DBMS

Website

bigobject.io

www.ibm.com/products/cloudant

trino.io

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

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

Entwickler

BigObject, Inc.

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2010

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

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.

Implementierungssprache

Erlang

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
macOS

for devlopment

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

depending on connected data-source

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

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

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Optimistic locking

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 für Benutzer pro Datenbank definierbar

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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22. März 2014, App Developer Magazine

Serverless IoT Analytics with OpenWhisk Part 3 — How to keep state?
9. Mai 2017, substack.com

Seamless integration of data from unconventional source systems into Business Intelligence using data science techniques
24. Oktober 2023, Data Science Central

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22. Juli 2020, ibm.com

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30. April 2024, The Next Platform

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9. August 2022, TechTarget

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30. März 2022, hackernoon.com

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