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DBMS > Cloudflare Workers KV vs. dBASE vs. Google Cloud Bigtable vs. GridDB vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Cloudflare Workers KV vs. dBASE vs. Google Cloud Bigtable vs. GridDB vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameCloudflare Workers KV  Xaus Vergleich ausschliessendBASE  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenGridDB  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA global, low-latency, key-value store for applications on Cloudflare with exceptionally high read volumes and low-latency.dBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big DataKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleKey-Value Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,32
Rang#283  Overall
#40  Key-Value Stores
Punkte10,34
Rang#44  Overall
#28  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte1,95
Rang#128  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte0,04
Rang#360  Overall
#52  Key-Value Stores
Websitewww.cloudflare.com/­developer-platform/­workers-kvwww.dbase.comcloud.google.com/­bigtablegriddb.netgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationdevelopers.cloudflare.com/­kv/­apiwww.dbase.com/­support/­knowledgebasecloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.griddb.net
EntwicklerCloudflareAsthon TateGoogleToshiba CorporationSTS Soft SC
Erscheinungsjahr20181979201520132011
Aktuelle VersiondBASE 2019, 20195.1, August 20224.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also availableOpen Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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ImplementierungsspracheC++C#
Server BetriebssystemegehostetDOS infodBase Classic
Windows infodBase Pro
gehostetLinuxWindows
Datenschemaschemafreijaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaneinja infonumerical, string, blob, geometry, boolean, timestampja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinneinneinSQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP REST
Proprietäres Protokoll
keine infoMit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werdengRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API
.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala
dBase eigene IDEC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein infoDie IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.neinneinnein
Triggersneinneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjakeineInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinjaConnector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobsnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate consistency within container, eventual consistency across containers
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoNicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMSAtomic single-row operationsACID at container levelnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und RollenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Access rights for users can be defined per databasenein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Cloudflare Workers KVdBASEGoogle Cloud BigtableGridDBSTSdb
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Typical application scenariosFactory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
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Key customersDenso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
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Market metricsGitHub trending repository
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Licensing and pricing modelsOpen Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Cloudflare Workers KVdBASEGoogle Cloud BigtableGridDBSTSdb
DB-Engines Blog Posts

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3. Juni 2013, Paul Andlinger

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