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DBMS > Datomic vs. Google Cloud Bigtable vs. GreptimeDB

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenGreptimeDB  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.An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,66
Rang#144  Overall
#66  Relational DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,12
Rang#351  Overall
#34  Time Series DBMS
Websitewww.datomic.comcloud.google.com/­bigtablegreptime.com
Technische Dokumentationdocs.datomic.comcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.greptime.com
EntwicklerCognitectGoogleGreptime Inc.
Erscheinungsjahr201220152022
Aktuelle Version1.0.7075, Dezember 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infoLimitierte Edition gratiskommerziellOpen Source infoApache Version 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, ClojureRust
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetAndroid
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows
Datenschemajaschemafreischema-free, schema definition possible
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
gRPC
HTTP API
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
Java
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoTransaction FunctionsneinPython
TriggersBy using transaction functionsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoBut extensive use of caching in the application peersShardingSharding
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 zones
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)Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
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)Simple rights management via user accounts
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatomicGoogle Cloud BigtableGreptimeDB
Specific characteristicsGreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr
Competitive advantages- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr
Typical application scenariosFor IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr
Key customersGreptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr
Market metricsGreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr
Licensing and pricing modelsGreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DatomicGoogle Cloud BigtableGreptimeDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Nubank buys firm behind Clojure programming language
28. Juli 2020, Finextra

Architecting Software for Leverage
13. November 2021, InfoQ.com

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

James Dixon Imagines A Data Lake That Matters
26. Januar 2015, Forbes

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

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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

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