DBMS > chDB vs. EventStoreDB vs. Google Cloud Bigtable vs. InfinityDB vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften chDB vs. EventStoreDB vs. Google Cloud Bigtable vs. InfinityDB vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

github.com/chdb-io/chdb

www.eventstore.com

cloud.google.com/bigtable

boilerbay.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

doc.chdb.io

developers.eventstore.com

cloud.google.com/bigtable/docs

boilerbay.com/infinitydb/manual

Entwickler

Event Store Limited

Google

Boiler Bay Inc.

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2023

2012

2015

2002

2011

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

4.0

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Java

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
Windows

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Windows

Datenschema

schemafrei

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

Java

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

nein

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

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

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

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