DBMS > Google BigQuery vs. H2 vs. Machbase Neo vs. RocksDB vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. H2 vs. Machbase Neo vs. RocksDB vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	3,41
Rang	#86	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	4,46
Rang	#71	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.h2database.com/html/main.html

machbase.com/dbms

github.com/facebook/rocksdb/wiki

docs.timescale.com

Entwickler

Google

Thomas Mueller

Machbase

Facebook, Inc.

Timescale

Erscheinungsjahr

2010

2005

2013

2017

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

V8.0, August 2023

9.2.1, Mai 2024

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

free test version available

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

SQL-like query language

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

C++ API
Java API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal partitioning

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

selectable replication factor

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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22. August 2019, Packt Hub

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