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DBMS > Drizzle vs. FaunaDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure SQL Data Warehouse

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. FaunaDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure SQL Data Warehouse

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenFaunaDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure SQL Data Warehouse  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 simplicityGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Relational DBMS
Time Series DBMS
Wide Column StoreRelational DBMS
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
Punkte2,36
Rang#101  Overall
#7  Wide Column Stores
Punkte9,37
Rang#43  Overall
#27  Relational DBMS
Websitefauna.comcloud.google.com/­bigtableazure.microsoft.com/­services/­sql-data-warehouse
Technische Dokumentationfauna.com/­documentationcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.microsoft.com/­azure/­sql-data-warehouse
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerFauna, Inc.GoogleMicrosoft
Erscheinungsjahr2008201420152016
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++ScalaC++
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
Linuxgehostetgehostet
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären Erweiterungenneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCRESTful HTTP APIgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
C#
Go
Java
JavaScript
Python
Ruby
Scala
Swift
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C#
Java
PHP
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte FunktionenneinTransact SQL
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale Partitionierung infoconsistent hashingShardingSharding, horizontal partitioning
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 zonesja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinjanein
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 Integritätjajaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDAtomic single-row operationsACID
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPIdentity management, authentication, and access controlAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)ja
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DrizzleFaunaDBGoogle Cloud BigtableMicrosoft Azure SQL Data Warehouse
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

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

Weitere Ressourcen
DrizzleFaunaDBGoogle Cloud BigtableMicrosoft Azure SQL Data Warehouse
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

Azure SQL Data Warehouse, the hub for a trusted and performance optimized cloud data warehouse
1. November 2017,  Arnaud Comet, Microsoft (sponsor) 

alle anzeigen

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22. August 2019, Packt Hub

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

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

FaunaDB brings its serverless database to Netlify to help developers create apps
10. September 2019, Packt Hub

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2. April 2020, Yahoo Finance

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

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5. März 2020, IT World Canada

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4. November 2019, ZDNet

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11. März 2020, IT Jungle

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26. April 2019, Channel 9

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