DBMS > Cachelot.io vs. GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. LeanXcale vs. OpenTenBase

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. LeanXcale vs. OpenTenBase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

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 highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

An enterprise-level distributed HTAP open source database based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

cachelot.io

www.gbase.cn

cloud.google.com/bigtable

www.leanxcale.com

github.com/OpenTenBase/OpenTenBase
www.opentenbase.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.opentenbase.org
docs.opentenbase.org/en

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Google

LeanXcale

OpenAtom Foundation, previously Tencent

Erscheinungsjahr

2015

2004

2015

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

2.5, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

kommerziell

Open Source

BSD-3

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

C++

C, Java, Python

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

gehostet

Linux

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

Standard with numerous extensions

nein

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
Java
Scala

C
Go
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

yes

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic single-row operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Access rights for users, groups and roles according to 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

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

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