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Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Google Cloud Bigtable vs. TimesTen vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Drizzle  Xaus Vergleich ausschliessen	Google Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen	TimesTen  Xaus Vergleich ausschliessen	Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  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.
Kurzbeschreibung	MySQL 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.	In-Memory RDBMS compatible to Oracle	A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Key-Value Store Wide Column Store	Relational DBMS	Key-Value Store
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart		Punkte 3,15 Rang #95   Overall #14   Key-Value Stores #8   Wide Column Stores	Punkte 1,36 Rang #161   Overall #75   Relational DBMS	Punkte 0,07 Rang #372   Overall #57   Key-Value Stores
Website		cloud.google.com/­bigtable	www.oracle.com/­database/­technologies/­related/­timesten.html	dbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentation		cloud.google.com/­bigtable/­docs	docs.oracle.com/­database/­timesten-18.1
Entwickler	Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker	Google	Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005	Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr	2008	2015	1998	2020
Aktuelle Version	7.2.4, September 2012		11 Release 2 (11.2.2.8.0)	0.9.3, August 2020
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source GNU GPL	kommerziell	kommerziell	Open Source Apache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	ja	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++			C++
Server Betriebssysteme	FreeBSD Linux OS X	gehostet	AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows	Linux macOS
Datenschema	ja	schemafrei	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	nein	ja	nein
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT		nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	nein	ja
SQL Support of SQL	ja mit propriätären Erweiterungen	nein	ja	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC	gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java)	JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI)
Unterstützte Programmiersprachen	C C++ Java PHP	C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python	C C++ Java PL/SQL	C++ Java Python Ruby
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	PL/SQL	nein
Triggers	nein Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding	keine	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation	Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones	Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	ja	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System		Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	nein	ja	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	Atomic single-row operations	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja by means of logfiles and checkpoints	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		nein	ja	ja using specific database classes
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Pluggable Authentication Mechanismen z.B. LDAP, HTTP	Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	nein
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
	Drizzle	Google Cloud Bigtable	TimesTen	Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
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's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases 1. März 2024, Forbes Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs 31. Januar 2022, InfoQ.com Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database 27. Januar 2022, TechTarget Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable 7. April 2020, TechCrunch bereitgestellt von Google News

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