DBMS > Google BigQuery vs. HBase vs. MySQL vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. HBase vs. MySQL vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Key-Value Store

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

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

cloud.google.com/bigquery

hbase.apache.org

www.mysql.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

hbase.apache.org/book.html

dev.mysql.com/doc

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

Entwickler

Google

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2010

2008

1995

2009

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

8.4.0, April 2024

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

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.

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Implementierungssprache

Java

C und C++

Erlang

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

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

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

Coprocessors in Java

proprietäre Syntax

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

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

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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)

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

yes, using Riak Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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