DBMS > Google BigQuery vs. GreptimeDB vs. IBM Db2 warehouse vs. SQream DB vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. GreptimeDB vs. IBM Db2 warehouse vs. SQream DB vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Data warehousing service aus der Cloud

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	52,67
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#343	Overall
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,26
Rang	#162	Overall
	#73	Relational DBMS

Punkte	0,62
Rang	#234	Overall
	#109	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

greptime.com

www.ibm.com/products/db2/warehouse

sqream.com

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.greptime.com

docs.sqream.com

Entwickler

Google

Greptime Inc.

IBM

SQream Technologies

8Kdata

Erscheinungsjahr

2010

2022

2014

2017

2016

Aktuelle Version

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL-V3

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

Rust

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

gehostet

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

gRPC
HTTP API
JDBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Python

PL/SQL, SQL PL

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» 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

Drittanbieter

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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