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Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Google Cloud Bigtable vs. gStore vs. IBM Db2 Event Store

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Name	GBase  Xaus Vergleich ausschliessen	Google Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen	gStore  Xaus Vergleich ausschliessen	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.	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 native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.	Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Key-Value Store Wide Column Store	Graph DBMS RDF Store	Event Store Time Series DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 1,05 Rang #186   Overall #86   Relational DBMS	Punkte 3,15 Rang #95   Overall #14   Key-Value Stores #8   Wide Column Stores	Punkte 0,14 Rang #342   Overall #34   Graph DBMS #16   RDF Stores	Punkte 0,27 Rang #309   Overall #2   Event Stores #28   Time Series DBMS
Website	www.gbase.cn	cloud.google.com/­bigtable	en.gstore.cn	www.ibm.com/­products/­db2-event-store
Technische Dokumentation		cloud.google.com/­bigtable/­docs	en.gstore.cn/­#/­enDocs	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store
Entwickler	General Data Technology Co., Ltd.	Google		IBM
Erscheinungsjahr	2004	2015	2016	2017
Aktuelle Version	GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c		1.2, November 2023	2.0
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell	Open Source BSD	kommerziell free developer edition available
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	ja	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C, Java, Python		C++	C und C++
Server Betriebssysteme	Linux	gehostet	Linux	Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition
Datenschema	ja	schemafrei	schema-free and OWL/RDFS-schema support	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	nein	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	nein		nein
SQL Support of SQL	Standard with numerous extensions	nein	nein	ja through the embedded Spark runtime
APIs und andere Zugriffskonzepte	ADO.NET C API JDBC ODBC	gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java)	HTTP API SPARQL 1.1	ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen	C#	C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python	C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python	C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic
Server-seitige Scripts Stored Procedures	user defined functions	nein	ja	ja
Triggers	ja	nein		nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning	Sharding		Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones		Active-active shard replication
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		ja	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)		Eventual Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	nein		nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	Atomic single-row operations	ja	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	No - written data is immutable
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		nein	nein	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	ja	Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)	Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
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Weitere Ressourcen
	GBase	Google Cloud Bigtable	gStore	IBM Db2 Event Store
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 Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database 27. Januar 2022, TechTarget Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database 6. Mai 2015, TechCrunch bereitgestellt von Google News		Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning 25. Juli 2019, IBM How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' 3. Juni 2019, Datanami Best cloud databases of 2022 4. Oktober 2022, ITPro Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM 19. September 2019, Express Computer bereitgestellt von Google News

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