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DBMS > EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Speedb vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Speedb vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenSpeedb  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
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.An embeddable, high performance key-value store optimized for write-intensive workloads, which can be used as a drop-in replacement for RocksDBTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Key-Value StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,21
Rang#315  Overall
#45  Key-Value Stores
Websitewww.esgyn.cncloud.google.com/­bigtablewww.speedb.iotrafodion.apache.org
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docstrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerEsgynGoogleSpeedbApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015201520202014
Aktuelle Version2.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0; commercial license availableOpen Source infoApache 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++, JavaC++C++, Java
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux
Windows
Linux
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLjaneinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresneinneinJava Stored Procedures
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardinghorizontal partitioningSharding
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 zonesjaja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsjaACID
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 haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
EsgynDBGoogle Cloud BigtableSpeedbTrafodion
Specific characteristicsSpeedb is an embedded key-value storage engine for versatile use cases. It was designed...
» mehr
Competitive advantagesSpeedb Open-source rebases on RocksDB's latest versions, with enhanced capabilities...
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source - Speedb OSS is released under an Apache license and can be found on...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
EsgynDBGoogle Cloud BigtableSpeedbTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Redis switches licenses, acquires Speedb to go beyond its core in-memory database
21. März 2024, TechCrunch

Redis acquires storage engine startup Speedb to enhance its open-source database
21. März 2024, SiliconANGLE News

Redis expands data management capabilities with Speedb acquisition – Blocks and Files
22. März 2024, Blocks & Files

Redis Acquires Speedb, Expanding Its Data Platform Capabilities Beyond DRAM
22. März 2024, Datanami

Redis Acquires Speedb to Supercharge End-to-End Application Performance at Lower Cost
21. März 2024, GlobeNewswire

bereitgestellt von Google News

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



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