DBMS > Databend vs. Google Cloud Datastore vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Google Cloud Datastore vs. Postgres-XL

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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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,30
Rang	#287	Overall
	#130	Relational DBMS

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

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

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

cloud.google.com/datastore

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

docs.databend.com

cloud.google.com/datastore/docs

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Databend Labs

Google

Erscheinungsjahr

2021

2008

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

1.0.59, April 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Mozilla public 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

Server Betriebssysteme

gehostet
Linux
macOS

gehostet

Linux
macOS

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
JDBC
RESTful HTTP API

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

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication using Paxos

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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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