DBMS > DataFS vs. Google Cloud Bigtable vs. LevelDB vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. Google Cloud Bigtable vs. LevelDB vs. SiriDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Embeddable fast key-value storage library that provides an ordered mapping from string keys to string values

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#360	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	2,25
Rang	#115	Overall
	#19	Key-Value Stores

Punkte	0,07
Rang	#378	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

newdatabase.com

cloud.google.com/bigtable

github.com/google/leveldb

siridb.com

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

cloud.google.com/bigtable/docs

github.com/google/leveldb/blob/main/doc/index.md

docs.siridb.com

Entwickler

Mobiland AG

Google

Cesbit

Erscheinungsjahr

2018

2015

2011

2017

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

1.23, Februar 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

MIT License

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++

Server Betriebssysteme

Windows

gehostet

Illumos
Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

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

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

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

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

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

C++
Go
Java

3rd party binding
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Python

3rd party binding

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with automatic compression on writes

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

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

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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

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

bereitgestellt von Google News

Samstealer Attacking Windows Systems To Steal Sensitive Data
20. Mai 2024, CybersecurityNews

Pliops unveils XDP-Rocks for RocksDB – Blocks and Files
19. Oktober 2022, Blocks & Files

Microsoft Teams stores auth tokens as cleartext in Windows, Linux, Macs
14. September 2022, BleepingComputer

Threat Thursday: BlackGuard Infostealer Rises from Russian Underground Markets
21. April 2022, BlackBerry Blog

XanMod, Liquorix Kernels Offer Some Advantages On AMD Ryzen 5 Notebook
26. Juli 2021, Phoronix

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