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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenTerminusDB infoformer name was DataChemist  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.Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationshipsTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Graph DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
RDF Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,23
Rang#319  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte3,58
Rang#92  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,22
Rang#323  Overall
#28  Graph DBMS
Websitewww.esgyn.cncloud.google.com/­bigtableterminusdb.comtrafodion.apache.org
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsterminusdb.github.io/­terminusdb/­#trafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerEsgynGoogleDataChemist Ltd.Apache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015201520182014
Aktuelle Version11.0.0, Jaenner 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoGPL V3Open 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++, JavaProlog, RustC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinuxLinux
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like query language (WOQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
JavaScript
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresneinjaJava Stored Procedures
Triggersneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingGraph 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 zonesJournaling Streamsja, 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 Integritätjaneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoin-memory journalingja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Role-based access controlBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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 BigtableTerminusDB infoformer name was DataChemistTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Google expands BigQuery with Gemini, brings vector support to cloud databases
29. Februar 2024, VentureBeat

What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget
1. März 2022, TechTarget

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

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

bereitgestellt von Google News

How TerminusDB is commercializing its open source graph database
16. März 2021, VentureBeat

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

Dublin-based data collaboration tool TerminusDB raises €3.6 million in seed round
15. März 2021, Tech.eu

[MCR2030-CAMS-ARISE-UNDRR Webinar] Preventing cascading failures of critical assets: Using the Open-Source ...
12. April 2022, United Nations Office for Disaster Risk Reduction

Irish start-ups received €28m from Enterprise Ireland in 2021
7. April 2022, SiliconRepublic.com

bereitgestellt von Google News

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

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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