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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenMemcached  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDolphinDB 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.In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für CachingSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA 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 DatenbankmodellTime Series DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Key-Value StoreRelational DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte18,08
Rang#32  Overall
#4  Key-Value Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitewww.dolphindb.comcloud.google.com/­bigtablewww.memcached.orgspark.apache.org/­sqldbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docsgithub.com/­memcached/­memcached/­wikispark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDolphinDB, IncGoogleDanga Interactive infoursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickeltApache Software FoundationMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr20182015200320142020
Aktuelle Versionv2.00.4, January 20221.6.27, Mai 20243.5.0 ( 2.13), September 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community version availablekommerziellOpen Source infoBSD LizenzOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++CScalaC++
Server BetriebssystemeLinux
Windows
gehostetFreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
macOS
Datenschemajaschemafreischemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
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)
Propriätäres ProtokollJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinneinneinnein
Triggersneinneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingkeineyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zoneskeine infoRepcached, ein Memcached Patch, liefert Replicationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaneinnein
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 Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaAtomic single-row operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaneinjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, GroupsAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)ja infomittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokollneinnein

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
DolphinDBGoogle Cloud BigtableMemcachedSpark SQLTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

Redis extends the lead in the DB-Engines key-value store ranking
3. Februar 2014, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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