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DBMS > EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Netezza vs. openGemini

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Netezza vs. openGemini

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenopenGemini  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-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 und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsAn open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,15
Rang#325  Overall
#144  Relational DBMS
Punkte2,97
Rang#92  Overall
#15  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte7,56
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#385  Overall
#40  Time Series DBMS
Websitewww.esgyn.cncloud.google.com/­bigtablewww.ibm.com/­products/­netezzawww.opengemini.org
github.com/­openGemini
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.opengemini.org/­guide
EntwicklerEsgynGoogleIBMHuawei and openGemini community
Erscheinungsjahr2015201520002022
Aktuelle Version1.1, Juli 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaGo
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
Windows
Datenschemajaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaInteger, Float, Boolean, String
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLjaneinjaSQL-like query language
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
OLE DB
HTTP REST
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresneinjanein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding
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 zonesSource-Replica Replikationja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajajano
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Benutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptAdministrators and common users accounts

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
EsgynDBGoogle Cloud BigtableNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntopenGemini
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable
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

Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications
21. Juni 2024, IBM

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime
21. August 2019, AWS Blog

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Copy data from Netezza to Azure with Azure Data Factory
9. September 2019, Microsoft

IBM Completes Acquisition of Netezza
11. November 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Open Source @ Huawei
9. Februar 2022, Huawei

bereitgestellt von Google News



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