DBMS > Google BigQuery vs. GridGain vs. Manticore Search vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. GridGain vs. Manticore Search vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Multi-storage database for search, including full-text search.

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Columnar
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Suchmaschine

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

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

Punkte	1,48
Rang	#150	Overall
	#1	Columnar
	#26	Key-Value Stores
	#2	Object oriented DBMS
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#301	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

cloud.google.com/bigquery

www.gridgain.com

manticoresearch.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.gridgain.com/docs/index.html

manual.manticoresearch.com

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Google

GridGain Systems, Inc.

Manticore Software

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2010

2007

2017

2009

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

6.0, Februar 2023

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

Java, C++, .Net, Python, REST, SQL

C++

Erlang

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Int, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Boolean

nein

XML Unterstützung

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

nein

Can index from XML

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

Binary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

user defined functions

Erlang

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

Synchronous replication based on Galera library

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.

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)

Role-based access control
Security Hooks for custom implementations

nein

yes, using Riak Security

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

Drittanbieter

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

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Weitere Ressourcen

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