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DBMS > FatDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Kdb vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Kdb vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenKdb  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Hoch performantes Time Series DBMSOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Key-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMS
Vektor DBMS
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,97
Rang#92  Overall
#15  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte7,73
Rang#45  Overall
#2  Time Series DBMS
#1  Vektor DBMS
Punkte5,97
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websitecloud.google.com/­bigtablekx.comsphinxsearch.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docscode.kx.comsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerFatCloudGoogleKx Systems, a division of First Derivatives plcSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr201220152000 infokdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 20032001
Aktuelle Version3.6, Mai 20183.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziell infoKostenlose 32-bit VersionOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
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#qC++
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja
Sekundärindizesjaneinja infotable attribute 'grouped'ja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerneinSQL-like query language (q)SQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenC#C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenneinbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinja infomittels Viewsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardinghorizontale PartitionierungSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajanein infoein vergleichbares Paradigma wird intern verwendetnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Rechteverwaltung mit Benutzeraccountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
FatDBGoogle Cloud BigtableKdbSphinx
Specific characteristicsIntegrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr
Competitive advantagesprovides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr
Typical application scenariostick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr
Key customersGoldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr
Market metricskdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr
Licensing and pricing modelsupon request
» mehr

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
FatDBGoogle Cloud BigtableKdbSphinx
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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