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DBMS > Datomic vs. Google Cloud Bigtable vs. Graphite

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. Google Cloud Bigtable vs. Graphite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der DatenGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Data logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called Whisper
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,59
Rang#150  Overall
#69  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte4,57
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Websitewww.datomic.comcloud.google.com/­bigtablegithub.com/­graphite-project/­graphite-web
Technische Dokumentationdocs.datomic.comcloud.google.com/­bigtable/­docsgraphite.readthedocs.io
EntwicklerCognitectGoogleChris Davis
Erscheinungsjahr201220152006
Aktuelle Version1.0.6735, Juni 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infoLimitierte Edition gratiskommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava, ClojurePython
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux
Unix
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinNumeric data only
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLneinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP API
Sockets
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
Java
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoTransaction Functionsneinnein
TriggersBy using transaction functionsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peersShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peersInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zoneskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)keine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infolocking
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)jaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja inforecommended only for testing and developmentnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)nein

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
DatomicGoogle Cloud BigtableGraphite
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

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28. Juli 2020, Finextra

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1. Dezember 2020, The New Stack

Nubank acquires US company; PayPal studies cryptocurrencies
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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
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The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

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