DBMS > Cubrid vs. GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. PostGIS

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. PostGIS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

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.

Spatial extension of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,97
Rang	#189	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	1,11
Rang	#173	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	20,16
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Website

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.gbase.cn

cloud.google.com/bigtable

postgis.net

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

cloud.google.com/bigtable/docs

postgis.net/documentation

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

General Data Technology Co., Ltd.

Google

Erscheinungsjahr

2008

2004

2015

2005

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

3.4.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPL v2.0

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

C, Java, Python

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

gehostet

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

Standard with numerous extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

user defined functions

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

Sharding

basierend auf PostgreSQL

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

basierend auf PostgreSQL

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

ACID

Atomic single-row operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

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

basierend auf PostgreSQL

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

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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