DBMS > FatDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Rdb vs. Sadas Engine vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Rdb vs. Sadas Engine vs. SiriDB

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.

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

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,08
Rang	#184	Overall
	#85	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

cloud.google.com/bigtable

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

www.sadasengine.com

siridb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

docs.siridb.com

Entwickler

FatCloud

Google

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

SADAS s.r.l.

Cesbit

Erscheinungsjahr

2012

2015

1984

2006

2017

Aktuelle Version

7.4.1.1, 2021

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT 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

C++

Server Betriebssysteme

Windows

gehostet

HP Open VMS

AIX
Linux
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

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)

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-row operations

yes, on a single node

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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1. März 2024, Forbes

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

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9. April 2024, Yahoo Movies Canada

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31. Januar 2022, InfoQ.com

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

bereitgestellt von Google News

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23. März 2023, Forbes

Oracle Business Model - How Oracle Makes Money?
12. Juni 2023, Business Model Analyst

Should we all consolidate databases for the storage benefits? Reg vultures deploy DevOps, zoos, haircuts
18. September 2020, The Register

2013 Data Science Salary Survey – O'Reilly
4. Mai 2013, O'Reilly Media

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