DBMS > Cubrid vs. Google Cloud Datastore vs. JaguarDB vs. Machbase Neo vs. MonetDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Google Cloud Datastore vs. JaguarDB vs. Machbase Neo vs. MonetDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Website

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

cloud.google.com/datastore

www.jaguardb.com

machbase.com

www.monetdb.org

Technische Dokumentation

cubrid.org/manuals

cloud.google.com/datastore/docs

www.jaguardb.com/support.html

machbase.com/dbms

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Google

DataJaguar, Inc.

Machbase

MonetDB BV

Erscheinungsjahr

2008

2015

2013

2004

Aktuelle Version

11.0, Jaenner 2021

3.3 July 2023

V8.0, August 2023

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

free test version available

Open Source

Mozilla Public License 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++

the server part. Clients available in other languages

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

Linux

Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

SQL-like query language

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

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

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

mit Google App Engine

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation

selectable replication factor

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

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.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

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)

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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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30. September 2019, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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