DBMS > Google BigQuery vs. HarperDB vs. MySQL vs. Oracle vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. HarperDB vs. MySQL vs. Oracle vs. YTsaurus

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

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

Punkte	0,60
Rang	#244	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	1061,34
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	1244,08
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	0,21
Rang	#324	Overall
	#45	Document Stores
	#48	Key-Value Stores

Website

cloud.google.com/bigquery

www.harperdb.io

www.mysql.com

www.oracle.com/database

ytsaurus.tech

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.harperdb.io/docs

dev.mysql.com/doc

docs.oracle.com/en/database

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Google

HarperDB

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Oracle

Yandex

Erscheinungsjahr

2010

2017

1995

1980

2023

Aktuelle Version

3.1, August 2021

8.4.0, April 2024

23c, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community edition available

Open Source

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

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache License, Version 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.

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Implementierungssprache

Node.js

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Ubuntu

Datenschema

dynamic schema

Schemaless in JSON and XML columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

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 data manipulation statements

mit proprietären Erweiterungen

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

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

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Custom Functions

since release 3.1

proprietäre Syntax

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

the nodes on which a table resides can be defined

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

Atomic execution of specific operations

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Access rights for users and roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access Control Lists

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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