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DBMS > atoti vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Nameatoti  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop
Primäres DatenbankmodellObject oriented DBMSRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,61
Rang#243  Overall
#10  Object oriented DBMS
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Websiteatoti.iowww.esgyn.cncloud.google.com/­bigtablehive.apache.org
Technische Dokumentationdocs.atoti.iocloud.google.com/­bigtable/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
EntwicklerActiveViamEsgynGoogleApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickelt
Erscheinungsjahr201520152012
Aktuelle Version3.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree versions availablekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, JavaJava
Server BetriebssystemeLinuxgehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VM
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLMultidimensional Expressions (MDX)janeinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
Thrift
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresPythonJava Stored Proceduresneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding, horizontal partitioningShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjajaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, multi-version concurrency control (MVCC)jajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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
atotiEsgynDBGoogle Cloud BigtableHive
DB-Engines Blog Posts

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

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28. November 2023, Risk.net

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28. November 2023, Risk.net

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

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27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
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Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

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Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ...
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30. April 2024, Datanami

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
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ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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