DBMS > DolphinDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Graph Engine vs. HyperSQL vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Graph Engine vs. HyperSQL vs. Postgres-XL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	3,49
Rang	#87	Overall
	#47	Relational DBMS

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

Website

www.dolphindb.com

cloud.google.com/bigtable

www.graphengine.io

hsqldb.org

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

cloud.google.com/bigtable/docs

www.graphengine.io/docs/manual

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

DolphinDB, Inc

Google

Microsoft

Erscheinungsjahr

2018

2015

2010

2001

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2.7.2, Juni 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

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

C++

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

.NET

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

RESTful HTTP API

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

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

C#
C++
F#
Visual Basic

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java, SQL

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

keine

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)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

nein

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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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Trinity
2. Juni 2023, microsoft.com

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13. Februar 2017, InfoWorld

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27. Juli 2016, GeekWire

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE
24. Oktober 2022, The Daily Swig

Introduction to JDBC with HSQLDB tutorial
14. November 2022, TheServerSide.com

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