DBMS > Cubrid vs. Google Cloud Bigtable vs. Sequoiadb vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Google Cloud Bigtable vs. Sequoiadb vs. TimesTen

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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.

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store
Relational DBMS

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	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

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

cloud.google.com/bigtable

www.sequoiadb.com

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

cloud.google.com/bigtable/docs

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Google

Sequoiadb Ltd.

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2008

2015

2013

1998

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

oid, date, timestamp, binary, regex

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

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

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

.Net
C++
Java
PHP
Python

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

JavaScript

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

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

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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)

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

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)

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

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

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The Intel Xeon E7-8800 v3 Review: The POWER8 Killer?
8. Mai 2015, AnandTech

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