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DBMS > Drizzle vs. Google Cloud Bigtable vs. Memgraph vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Google Cloud Bigtable vs. Memgraph vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenMemgraph  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  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.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.A hybrid, in-memory first, distributed graph DBMS delivering high-performance on analytical and transactional workloads at enterprise scaleA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSWide Column StoreGraph DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,16
Rang#90  Overall
#7  Wide Column Stores
Punkte0,08
Rang#296  Overall
#26  Graph DBMS
Punkte2,32
Rang#110  Overall
#6  Time Series DBMS
Websitecloud.google.com/­bigtablememgraph.comwww.timescale.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.memgraph.comdocs.timescale.com
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerGoogleMemgraph LtdTimescale
Erscheinungsjahr2008201520172017
Aktuelle Version7.2.4, September 2012
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLkommerziellkommerziell infoFree license availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C und C++C
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
gehostetLinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreischemafrei und schema-optionalja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären Erweiterungenneinneinja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Bolt protocol
Cypher query language
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
C
C++
Elixir
Go
Haskell
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infodynamic graph partitioningyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMaster-Master Replikation
Master-Slave Replikation
Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesMulti-Master replication using RAFTMaster-Slave Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja inforelationships in graphsja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsACID infowith snapshot isolationACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infowith periodic snapshot and write-ahead logging (WAL) of changesja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Users, roles and permissionsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DrizzleGoogle Cloud BigtableMemgraphTimescaleDB
Specific characteristicsTimescale is the creator of TimescaleDB , the first open-source time-series database...
» mehr
Competitive advantagesTimescaleDB is purpose-built to scale and handle time-series data workloads and is...
» mehr
Typical application scenariosIoT, Industrial Machine, and Sensor Data Various industrial IoT use cases across...
» mehr
Key customersComcast, Cray, Cree, DNSFilter, LAIKA, Nutanix, Sakura Internet, Schneider Electric,...
» mehr
Market metricsWith over 8.5K GitHub stars and growing, 1.8 million+ downloads, and an active Slack...
» mehr
Licensing and pricing modelsTimescaleDB comes in 3 versions, including a fully managed Cloud-hosted solution,...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DrizzleGoogle Cloud BigtableMemgraphTimescaleDB
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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