DBMS > EsgynDB vs. Google Cloud Datastore vs. Oracle NoSQL

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google Cloud Datastore vs. Oracle NoSQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

A multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	2,95
Rang	#100	Overall
	#17	Document Stores
	#17	Key-Value Stores
	#50	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/datastore

www.oracle.com/database/nosql/technologies/nosql

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

Entwickler

Esgyn

Google

Oracle

Erscheinungsjahr

2015

2008

2011

Aktuelle Version

23.3, Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

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
Solaris SPARC/x86

Datenschema

schemafrei

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

mit Google App Engine

nein

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-source replication using Paxos

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

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

off heap cache

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)

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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26. April 2024, TechTarget

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28. August 2023, Simplilearn

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21. August 2023, Oracle

We built a geo-distributed, serverless modern app using the Oracle NoSQL Database Cloud Service
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Oracle Defends Relational DBs Against NoSQL Competitors
25. November 2015, eWeek

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1. Oktober 2012, WIRED

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