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DBMS > Blueflood vs. Google Cloud Bigtable vs. NuoDB vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Google Cloud Bigtable vs. NuoDB vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenNuoDB  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.NuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID TransaktionenTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,13
Rang#346  Overall
#33  Time Series DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,94
Rang#197  Overall
#92  Relational DBMS
Websiteblueflood.iocloud.google.com/­bigtablewww.3ds.com/­nuodb-distributed-sql-databasetrafodion.apache.org
Technische Dokumentationgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikicloud.google.com/­bigtable/­docsdoc.nuodb.comtrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerRackspaceGoogleDassault Systèmes infooriginally NuoDB, Inc.Apache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2013201520132014
Aktuelle Version2.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellkommerziell infoLimitierte Edition gratisOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++C++, Java
Server BetriebssystemeLinux
OS X
gehostetgehostet infoAmazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemavordefiniertes Schemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinneinjaja
SQL infoSupport of SQLneinneinjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
ADO.NET
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinJava, SQLJava Stored Procedures
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandraShardingdynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen KnotenSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandraInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesja infoManaged transparently by NuoDBja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsACID infotunable commit protocolACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoMVCCja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja infoTemporary tablenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Standard SQL Rollen und RechteBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
BluefloodGoogle Cloud BigtableNuoDBTrafodion
DB-Engines Blog Posts

Meet some database management systems you are likely to hear more about in the future
4. August 2014, Paul Andlinger

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Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
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31. Januar 2022, InfoQ.com

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27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

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25. November 2020, Dassault Systèmes

Deploy the NuoDB Database in Docker Containers
16. Oktober 2017, The New Stack

Big Data Product Watch 1/31/17: No-Cost NuoDB, GPU Analytics, Cloud Object Storage, More -- ADTmag
31. Januar 2017, ADT Magazine

NuoDB empowers distributed database users to optimize cloud and container resources with new graphical dashboard
10. April 2018, Daily Host News

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21. November 2019, Temenos

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
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Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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