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DBMS > Google BigQuery vs. Hawkular Metrics

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Hawkular Metrics

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen Google BigQuery und Hawkular Metrics oft mit Prometheus, InfluxDB und TimescaleDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service with append-only tablesHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte33,32
Rang#24  Overall
#15  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#312  Overall
#27  Time Series DBMS
Websitecloud.google.com/­bigquerywww.hawkular.org
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide
EntwicklerGoogleCommunity supported by Red Hat
Erscheinungsjahr20102014
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinnein
SQL infoSupport of SQLjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIHTTP REST
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
Go
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptnein
Triggersneinja infovia Hawkular Alerting
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infobasierend auf Cassandra
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandra
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-Ebene, nicht für einzelne Tabellen infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Google BigQueryHawkular Metrics
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Comparing Redshift and BigQuery in various terms
13. Dezember 2018, Analytics India Magazine

bereitgestellt von Google News

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived…
5. Juni 2019, DevClass

Microservices Using WildFly Swarm, Docker, and Couchbase
30. Juni 2016, DZone News

5 DevOps Tools for Logging and Monitoring
31. Januar 2017, Linux.com

bereitgestellt von Google News




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