DBMS > Google BigQuery vs. H2 vs. TiDB vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. H2 vs. TiDB vs. Valentina Server

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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.

TiDB is an open source distributed SQL database that supports Hybrid Transactional/Analytical Processing (HTAP) workloads. It is MySQL compatible and features horizontal scalability, strong consistency, and high availability.

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store

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

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

Punkte	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	4,09
Rang	#72	Overall
	#38	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#313	Overall
	#140	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

www.h2database.com

pingcap.com

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.h2database.com/html/main.html

docs.pingcap.com/tidb/stable

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Google

Thomas Mueller

PingCAP, Inc.

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2010

2005

2016

1999

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

8.2.0, Juli 2024

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

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

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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.

TiDB Cloud: Fully-managed TiDB Service. Bring everything great about TiDB to the cloud.

Implementierungssprache

Java

Go, Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

GORM
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
SQLAlchemy

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning (by key range)

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

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with TiSpark Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

full support since version 6.6

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

TiDB is an advanced open-source, distributed SQL database for modern application...
» mehr

Competitive advantages

- HORIZONTAL SCALING : TiDB grants total transparency into your data workloads without...
» mehr

Typical application scenarios

TiDB is ideal for transactional applications that require extreme scalability and...
» mehr

Key customers

Block, Pinterest, Catalyst, Bolt, Flipkart, Capcom, Shopee (E-commerce), JD Cloud...
» mehr

Market metrics

34K+ GitHub stars 5K+ members in TiDB Community Slack 1K+ community contributors...
» mehr

Licensing and pricing models

TiDB Community : Free open source software (Apache 2.0) TiDB Self-Hosted : Enterprise...
» mehr

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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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