DBMS > Cubrid vs. Google Cloud Bigtable vs. Ignite

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Google Cloud Bigtable vs. Ignite

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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.

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

Website

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

cloud.google.com/bigtable

ignite.apache.org

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

cloud.google.com/bigtable/docs

apacheignite.readme.io/docs

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Google

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2008

2015

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

Apache Ignite 2.6

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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, .Net

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

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

nein

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

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

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

yes (replicated cache)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

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)

Security Hooks for custom implementations

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

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

What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget
1. März 2022, TechTarget

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, PR Newswire

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

GridGain Releases Conference Schedule for Virtual Apache Ignite Summit 2023
1. Juni 2023, Datanami

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services
14. Mai 2016, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk