DBMS > Databend vs. Google Cloud Datastore vs. H2 vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Google Cloud Datastore vs. H2 vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexity

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,28
Rang	#287	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	4,13
Rang	#71	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

github.com/datafuselabs/databend
www.databend.com

cloud.google.com/datastore

www.h2database.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

docs.databend.com

cloud.google.com/datastore/docs

www.h2database.com/html/main.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Databend Labs

Google

Thomas Mueller

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2021

2008

2005

2019

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

2.2.220, Juli 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

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

Rust

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

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

JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

Java

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication using Paxos

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users with fine-grained authorization concept, user roles

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

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

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Weitere Ressourcen

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