DBMS > EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. HBase vs. Microsoft Access

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. HBase vs. Microsoft Access

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation.

Das Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Wide Column Store

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	104,92
Rang	#11	Overall
	#8	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigtable

hbase.apache.org

www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

hbase.apache.org/book.html

developer.microsoft.com/en-us/access

Entwickler

Esgyn

Google

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2008

1992

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Gebündelt mit Microsoft Office Lizenzen

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, Java

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Windows

Kein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

options to bring your own types, AVRO

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

aber nicht SQL Standard konform

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Coprocessors in Java

ab Access 2010 mit ACE-Engine

Triggers

nein

ab Access 2010 mit ACE-Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

aber keine Files für Transaktions-Logging

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

aber keine Files für Transaktions-Logging

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

nein

einfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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