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DBMS > Google BigQuery vs. Hawkular Metrics vs. Kdb vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Hawkular Metrics vs. Kdb vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenKdb  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  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.Hoch performantes Time Series DBMSOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMS
Vektor DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte7,55
Rang#53  Overall
#3  Time Series DBMS
#1  Vektor DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­bigquerywww.hawkular.orgkx.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidecode.kx.comsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGoogleCommunity supported by Red HatKx Systems, a division of First Derivatives plcSplice Machine
Erscheinungsjahr201020142000 infokdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 20032014
Aktuelle Version3.6, Mai 20183.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell infoKostenlose 32-bit VersionOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaqJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesneinneinja infotable attribute 'grouped'ja
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like query language (q)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIHTTP RESTHTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
Go
Java
Python
Ruby
C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptneinbenutzerdefinierte Funktionenja infoJava
Triggersneinja infovia Hawkular Alertingja infomittels Viewsja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infobasierend auf Cassandrahorizontale PartitionierungShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandraSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein infoein vergleichbares Paradigma wird intern verwendetYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)neinRechteverwaltung mit BenutzeraccountsAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Google BigQueryHawkular MetricsKdbSplice Machine
Specific characteristicsIntegrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr
Competitive advantagesprovides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr
Typical application scenariostick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr
Key customersGoldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr
Market metricskdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr
Licensing and pricing modelsupon request
» mehr

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

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Weitere Ressourcen
Google BigQueryHawkular MetricsKdbSplice Machine
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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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

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Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
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26. August 2021, The Register

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