DBMS > EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Kdb vs. Realm vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Kdb vs. Realm vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

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.

Hoch performantes Time Series DBMS

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

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	7,55
Rang	#53	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigtable

kx.com

realm.io

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

code.kx.com

realm.io/docs

Entwickler

Esgyn

Google

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

8Kdata

Erscheinungsjahr

2015

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2014

2016

Aktuelle Version

3.6, Mai 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

AGPL-V3

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

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

table attribute 'grouped'

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (q)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

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

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

mittels Views

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

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

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

In-Memory realm

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)

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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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