DBMS > Couchbase vs. Google Cloud Datastore vs. HBase vs. Spark SQL vs. STSdb
Vergleich der Systemeigenschaften Couchbase vs. Google Cloud Datastore vs. HBase vs. Spark SQL vs. STSdb
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Couchbase  Ursprünglich Membase genannt Xaus Vergleich ausschliessen | Google Cloud Datastore Xaus Vergleich ausschliessen | HBase Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | STSdb Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database | Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform | Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Document Store | Document Store | Wide Column Store | Relational DBMS | Key-Value Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Key-Value Store originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol Spatial DBMS using the Geocouch extensionSuchmaschine Time Series DBMS Vektor DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.couchbase.com | cloud.google.com/datastore | hbase.apache.org | spark.apache.org/sql | github.com/STSSoft/STSdb4 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.couchbase.com | cloud.google.com/datastore/docs | hbase.apache.org/book.html | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Couchbase, Inc. | Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset | Apache Software Foundation | STS Soft SC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2011 | 2008 | 2008 | 2014 | 2011 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023 | 2.3.4, Jaenner 2021 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 4.0.8, September 2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available | kommerziell | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache 2.0 | Open Source GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | ja | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C, C++, Go and Erlang | Java | Scala | C# | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Linux OS X Windows | gehostet | Linux Unix Windows mit Cygwin | Linux OS X Windows | Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | schemafrei | schemafrei | schema-free, schema definition possible | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja, Details hier | options to bring your own types, AVRO | ja | ja Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases | SQL-like query language (GQL) | nein | SQL-like DML and DDL statements | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | CLI Client HTTP REST Kafka Connector Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs Spark Connector Spring Data | gRPC (using protocol buffers) API RESTful HTTP/JSON API | Java API RESTful HTTP API Thrift | JDBC ODBC | .NET Client API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | .Net C Go Java JavaScript Node.jsKotlin PHP Python Ruby Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C C# C++ Groovy Java PHP Python Scala | Java Python R Scala | C# Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++ | mit Google App Engine | ja Coprocessors in Java | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja über das TAP Protokoll | Callbacks mit Google Apps Engine | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Automatic Sharding | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Multi-Source Replikation inklusive cross data center replication Source-Replica Replikation | Multi-source replication using Paxos | Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation | keine | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | ja | ja mittels Google Cloud Dataflow | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Eventual Consistency Immediate Consistency pro Operation auswählbar | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent. | Immediate Consistency or Eventual Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | ja via ReferenceProperties or Ancestor paths | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | ACID Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions | Single row ACID (across millions of columns) | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja Ephemeral buckets | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control. | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Zugehörige Produkte und Dienstleistungen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Drittanbieter | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Couchbase Ursprünglich Membase genannt | Google Cloud Datastore | HBase | Spark SQL | STSdb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines Blog Posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Institutional investors are Couchbase, Inc.'s (NASDAQ:BASE) biggest bettors and were rewarded after last week's US ... Couchbase Survey Finds Enterprises Plan Massive Spend on AI, with Over $21M Allocated in 2023-24 Couchbase Archives Couchbase Announces New Features to Accelerate AI-Powered Adaptive Applications for Customers Couchbase helps enterprise developers build always-on apps bereitgestellt von Google News | Google Cloud Stops Exit Fees Best cloud storage of 2024 BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace Inside Google’s strategic move to eliminate customer cloud data transfer fees What is Google App Engine? | Definition from TechTarget bereitgestellt von Google News | Best Practices from Rackspace for Modernizing a Legacy HBase/Solr Architecture Using AWS Services | Amazon Web ... Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase HBase: The database big data left behind What Is HBase? (Definition, Uses, Benefits, Features) HBase Tutorial bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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