DBMS > Cubrid vs. Google Cloud Bigtable vs. Graph Engine vs. gStore

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Google Cloud Bigtable vs. Graph Engine vs. gStore

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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

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 distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Graph DBMS
RDF Store

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

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

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

Punkte	0,56
Rang	#241	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	0,03
Rang	#367	Overall
	#37	Graph DBMS
	#18	RDF Stores

Website

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

cloud.google.com/bigtable

www.graphengine.io

en.gstore.cn

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

cloud.google.com/bigtable/docs

www.graphengine.io/docs/manual

en.gstore.cn/#/enDocs

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Google

Microsoft

Erscheinungsjahr

2008

2015

2010

2016

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

1.2, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

BSD

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

.NET and C

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

.NET

Linux

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

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

RESTful HTTP API

HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

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

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)

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

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)

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

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

CUBRID: A FOSS RDBMS to Realise Your Next Big Idea
26. April 2018, Open Source For You

NHN Willing to Be More Open
24. November 2008, 코리아타임스

bereitgestellt von Google News

Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable
1. August 2024, InfoWorld

Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features
1. August 2024, ZDNet

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Cloud Adds GenAI, Core Enhancements Across Data Platform
1. August 2024, The New Stack

Google expands BigQuery with Gemini, brings vector support to cloud databases
29. Februar 2024, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Trinity
30. Oktober 2010, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019
27. Februar 2019, Data Science Central

bereitgestellt von Google News

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