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DBMS > Drizzle vs. FaunaDB vs. Google BigQuery vs. Google Cloud Bigtable

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. FaunaDB vs. Google BigQuery vs. Google Cloud Bigtable

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenFaunaDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Strongly consistent database capable of global horizontal scale with a focus on operational simplicityLarge scale data warehouse service with append-only tablesGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Relational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSWide Column Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,87
Rang#159  Overall
#23  Document Stores
#13  Graph DBMS
#77  Relational DBMS
#9  Time Series DBMS
Punkte27,97
Rang#26  Overall
#15  Relational DBMS
Punkte2,36
Rang#101  Overall
#7  Wide Column Stores
Websitefauna.comcloud.google.com/­bigquerycloud.google.com/­bigtable
Technische Dokumentationfauna.com/­documentationcloud.google.com/­bigquery/­docscloud.google.com/­bigtable/­docs
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerFauna, Inc.GoogleGoogle
Erscheinungsjahr2008201420102015
Aktuelle Version7.2.4, September 2012
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLkommerziellkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Scala
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
Linuxgehostetgehostet
Datenschemajaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären Erweiterungenneinjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCRESTful HTTP APIRESTful HTTP/JSON APIgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
C#
Go
Java
JavaScript
Python
Ruby
Scala
Swift
.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptnein
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale Partitionierung infoconsistent hashingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMaster-Master Replikation
Master-Slave Replikation
MasterlessInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtAtomic single-row operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPIdentity management, authentication, and access controlZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-Ebene, nicht für einzelne Tabellen infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DrizzleFaunaDBGoogle BigQueryGoogle Cloud Bigtable
Specific characteristicsServerless cloud database for modern applications Native GraphQL API High performance...
» mehr
Competitive advantagesDocument-relational interface: combines flexibility in modeling with flexibility...
» mehr
Typical application scenariosModern Javascript Apps Identity management Multi-tenant SaaS backend Social content...
» mehr
Key customersNextdoor ShiftX
» mehr

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
DrizzleFaunaDBGoogle BigQueryGoogle Cloud Bigtable
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

alle anzeigen

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

FaunaDB review: Fast NoSQL database for global scale
12. Dezember 2019, InfoWorld

FaunaDB now offers a “Managed Serverless” service combining Fauna’s serverless database with a managed solution
22. August 2019, Packt Hub

5 common problems FaunaDB indexes solve for you
20. November 2019, InfoWorld

Cloud native, chaos-tolerant FaunaDB adds support for SQL, GraphQL, and CQL
9. April 2019, ZDNet

FaunaDB GraphQL API Now Generally Available
18. Juni 2019, ProgrammableWeb

bereitgestellt von Google News

Comparing Redshift and BigQuery in various terms
13. Dezember 2018, Analytics India Magazine

bereitgestellt von Google News

How Twitter Dumped Hadoop To Adopt Google Cloud
30. März 2020, Analytics India Magazine

7 Google Cloud database options to free up your IT team
27. März 2020, TechTarget

Grafana Labs Announces GA Release of Cortex, the Horizontally Scalable Prometheus Implementation
2. April 2020, Yahoo Finance

Twitter Modernizes Its Ad Analytics Platform
23. März 2020, MarTech Advisor

Google Cloud Bigtable Replication Out of Beta After Just One Month
14. Mai 2019, Computer Business Review

bereitgestellt von Google News

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Fauna Inc, San Francisco, CA

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Wunderman Thompson, Dallas, TX

Google Cloud Administrator (GCP)
Wunderman Thompson, Houston, TX

Google Cloud Data Engineer
Caserta, New York, NY

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IBM, United States

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