DBMS > Drizzle vs. FatDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Lovefield vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. FatDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Lovefield vs. Riak KV

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

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

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

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

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

cloud.google.com/bigtable

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

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

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

FatCloud

Google

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2008

2012

2015

2014

2009

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

2.1.12, February 2017

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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++

JavaScript

Erlang

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Windows

gehostet

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

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

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

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

JavaScript

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Ãœber Applikationen

nein

Erlang

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

Ãœber Applikationen

nein

Using read-only observers

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

yes, using Riak Security

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

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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Review: Google Bigtable scales with ease
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7. April 2020, TechCrunch

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6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

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22. September 2023, InformationWeek

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13. Januar 2015, Data Center Knowledge

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5. Mai 2014, Datanami

Riak NoSQL snapped up by Bet365
12. September 2017, ComputerWeekly.com

A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

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