DBMS > FileMaker vs. Google Cloud Bigtable vs. Hazelcast vs. Kinetica vs. SingleStore
Vergleich der Systemeigenschaften FileMaker vs. Google Cloud Bigtable vs. Hazelcast vs. Kinetica vs. SingleStore
Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | FileMaker Xaus Vergleich ausschliessen | Google Cloud Bigtable Xaus Vergleich ausschliessen | Hazelcast Xaus Vergleich ausschliessen | Kinetica Xaus Vergleich ausschliessen | SingleStore former name was MemSQL Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend. | 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 widely adopted in-memory data grid | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Key-Value Store Wide Column Store | Key-Value Store | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Document Store JSON support with IMDG 3.12 | Spatial DBMS Time Series DBMS | Document Store Spatial DBMS Time Series DBMS Vektor DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.claris.com/filemaker | cloud.google.com/bigtable | hazelcast.com | www.kinetica.com | www.singlestore.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | www.claris.com/resources/documentation | cloud.google.com/bigtable/docs | hazelcast.org/imdg/docs | docs.kinetica.com | docs.singlestore.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Claris ein Tochterunternehmen von Apple | Hazelcast | Kinetica | SingleStore Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 1983 | 2015 | 2008 | 2012 | 2013 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 19.4.1, November 2021 | 5.3.6, November 2023 | 7.1, August 2021 | 8.5, Jänner 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | kommerziell | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available | kommerziell | kommerziell free developer edition available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | ja | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | Java | C, C++ | C++, Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | iOS client part only Linux OS X Windows | gehostet | Alle Betriebssysteme mit einer Java VM | Linux | Linux 64 bit version required | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | ja | schemafrei | schemafrei | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | nein | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | ja Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben | nein | ja the object must implement a serialization strategy | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | nein | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | ja über PlugIns | nein | SQL-like query language | SQL-like DML and DDL statements | yes but no triggers and foreign keys | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | Filemaker WebDirect JDBC ODBC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | JCache JPA Memcached Protokoll RESTful HTTP API | JDBC ODBC RESTful HTTP API | Cluster Management API as HTTP Rest and CLI HTTP API JDBC MongoDB API ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | PHP | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C# C++ Clojure Go Java JavaScript (Node.js) Python Scala | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | Bash C C# Java JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | ja | nein | ja Event Listeners, Executor Services | benutzerdefinierte Funktionen | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | ja | nein | ja Events | ja triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | keine | Sharding | Sharding | Sharding | Sharding hash partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Source-Replica Replikation since Version 14 | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | ja Replicated Map | Source-Replica Replikation | Source-Replica Replikation stores two copies of each physical data partition on two separate nodes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | ja | ja | nein | nein can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 or Eventual Consistency selectable by user Raft Consensus Algorithm | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | nein | Atomic single-row operations | one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited | nein | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | ja | ja GPU vRAM or System RAM | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Role-based access control | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene | Fine grained access control via users, groups and roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
FileMaker | Google Cloud Bigtable | Hazelcast | Kinetica | SingleStore former name was MemSQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines Blog Posts | Turbocharge Your Application Development Using WebAssembly With SingleStoreDB Cloud-Based Analytics With SingleStoreDB SingleStore: The Increasing Momentum of Multi-Model Database Systems Efficiency leap: Migration from old FileMaker software to gFM-Business increases company performance Problemista - Features Tilda Swinton Wasn’t Prepared for ‘Problemista’ Horror Stories from Audiences Who Recognize Her Toxic Art World Character Apple subsidiary FileMaker returns to its original name from the ’80s Claris’s Plans for FileMaker Bode Well for Individual Users bereitgestellt von Google News Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google Cloud Adds GenAI, Core Enhancements Across Data Platform Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs bereitgestellt von Google News Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency Hazelcast Expands Global Partner Program to Support Mission-Critical, AI Application Projects Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric Hazelcast Showcases Real-Time Data Platform at 2024 Gartner Summit Hazelcast appoints Anthony Griffin as Chief Architect - bereitgestellt von Google News Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica: AI is a ‘killer app’ for data analytics Kinetica Taps Dell for Hardware bereitgestellt von Google News SingleStore Partners With Snowflake to Help Users Build Faster, More Efficient Real Time AI Applications Third time was the charm for SingleStore in the cloud, CEO says SingleStore CEO sees little future for purpose-built vector databases Achieve near real-time analytics on Amazon DynamoDB with SingleStore Building a Modern Database: Nikita Shamgunov on Postgres and Beyond bereitgestellt von Google News |
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk