DBMS > DolphinDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Lovefield vs. Spark SQL vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Lovefield vs. Spark SQL vs. Tkrzw

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.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	4,03
Rang	#78	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

www.dolphindb.com

cloud.google.com/bigtable

google.github.io/lovefield

spark.apache.org/sql

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/bigtable/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

DolphinDB, Inc

Google

Apache Software Foundation

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2018

2015

2014

2020

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2.1.12, February 2017

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

JavaScript

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Windows

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like DML and DDL statements

nein

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)

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

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

JavaScript

Java
Python
R
Scala

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

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

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Access 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

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

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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6. Mai 2015, VentureBeat

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1. Juni 2024, Towards Data Science

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