DBMS > DataFS vs. Google Cloud Bigtable vs. NSDb vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. Google Cloud Bigtable vs. NSDb vs. OpenQM

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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.

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Time Series DBMS

Multivalue DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#369	Overall
	#18	Object oriented DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,28
Rang	#291	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

newdatabase.com

cloud.google.com/bigtable

nsdb.io

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

cloud.google.com/bigtable/docs

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Mobiland AG

Google

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2018

2015

2017

1993

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Windows

gehostet

Linux
macOS

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

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

schemafrei

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

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)

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

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

Java
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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)

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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)

Access rights can be defined down to the item level

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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1. August 2024, The New Stack

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

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