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Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Google Cloud Bigtable vs. Sadas Engine vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenSadas Engine  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  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.Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it 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.SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environmentsTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#158  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­bigtablewww.sadasengine.comtrafodion.apache.org
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docswww.sadasengine.com/­en/­sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/­#documentationtrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerGoogleSADAS s.r.l.Apache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2008201520062014
Aktuelle Version7.2.4, September 20128.02.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLkommerziellkommerziell infofree trial version 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++C++, Java
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
gehostetAIX
Linux
Windows
Linux
Datenschemajaschemafreijaja
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären Erweiterungenneinjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinneinJava Stored Procedures
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardinghorizontale PartitionierungSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zoneskeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinja infomittels user defined functions und HBase
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 Integritätjaneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic 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 haltenneinja infomanaged by 'Learn by Usage'nein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Access rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
DrizzleGoogle Cloud BigtableSadas EngineTrafodion
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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



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