DBMS > EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. MonetDB vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. MonetDB vs. VelocityDB

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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.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Graph DBMS
	#21	Object oriented DBMS

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigtable

www.monetdb.org

velocitydb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

www.monetdb.org/Documentation

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Esgyn

Google

MonetDB BV

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2015

2004

2011

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Any that supports .NET

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

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

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding via remote tables

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

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

ACID

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

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)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Based on Windows Authentication

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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1. August 2024, InfoWorld

Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features
1. August 2024, ZDNet

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Cloud Adds GenAI, Core Enhancements Across Data Platform
1. August 2024, The New Stack

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

bereitgestellt von Google News

MonetDB Foundation launched
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R — Part I
6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB/X100 Exploits Modern CPU Performance
14. Januar 2020, Towards Data Science

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

Monet DB The Column-Store Pioneer
4. September 2019, Open Source For You

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