DBMS > Cachelot.io vs. Google Cloud Bigtable vs. Heroic vs. RethinkDB vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. Google Cloud Bigtable vs. Heroic vs. RethinkDB vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory caching system

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Key-Value Store
Wide Column Store

Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,04
Rang	#388	Overall
	#62	Key-Value Stores

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	2,66
Rang	#107	Overall
	#20	Document Stores

Punkte	1,47
Rang	#157	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

cachelot.io

cloud.google.com/bigtable

github.com/spotify/heroic

rethinkdb.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

spotify.github.io/heroic

rethinkdb.com/docs

docs.voltdb.com

Entwickler

Google

Spotify

The Linux Foundation

since July 2017

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2014

2009

2010

Aktuelle Version

2.4.1, August 2020

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Simplified BSD License

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Java

C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, binary, float, bool, date, geometry

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

Memcached Protokoll

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

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Client-side triggers through changefeeds

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

range based

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

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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)

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-row operations

nein

Atomic single-document operations

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

Snapshots und Command Logging

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)

users and table-level permissions

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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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28. Januar 2016, The New Stack

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