DBMS > FatDB vs. Google BigQuery vs. H2 vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Google BigQuery vs. H2 vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Large scale data warehouse service with append-only tables

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

www.h2database.com

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.h2database.com/html/main.html

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

FatCloud

Google

Thomas Mueller

Erscheinungsjahr

2012

2010

2005

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Mozilla public license

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

Windows

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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