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DBMS > Google BigQuery vs. Hawkular Metrics vs. Virtuoso

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Hawkular Metrics vs. Virtuoso

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenVirtuoso  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.Virtuoso ist ein RDBMS das auch Graphen und RDF-Strukturen unterstützt
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSDocument Store
Graph DBMS
Native XML DBMS
Relational DBMS
RDF Store
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial 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
Punkte4,26
Rang#78  Overall
#13  Document Stores
#4  Graph DBMS
#2  Native XML DBMS
#42  Relational DBMS
#2  RDF Stores
#9  Suchmaschinen
Websitecloud.google.com/­bigquerywww.hawkular.orgvirtuoso.openlinksw.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidedocs.openlinksw.com/­virtuoso
EntwicklerGoogleCommunity supported by Red HatOpenLink Software
Erscheinungsjahr201020141998
Aktuelle Version7.2.11, September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreija infoSQL - Standard relational schema
RDF - Quad (S, P, O, G) or Triple (S, P, O)
XML - DTD, XML Schema
DAV - freeform filesystem objects, plus User Defined Types a/k/a Dynamic Extension Type
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesneinneinja
SQL infoSupport of SQLjaneinja infoSQL-92, SQL-200x, SQL-3, SQLX
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIHTTP RESTADO.NET
GeoSPARQL
HTTP API
JDBC
Jena RDF API
ODBC
OLE DB
RDF4J API
RESTful HTTP API
Sesame REST HTTP Protocol
SOAP webservices
SPARQL 1.1
WebDAV
XPath
XQuery
XSLT
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
Go
Java
Python
Ruby
.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptneinja infoVirtuoso PL
Triggersneinja infovia Hawkular Alertingja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infobasierend auf Cassandraja
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandraChain, star, and bi-directional replication
Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)neinFine-grained Attribute-Based Access Control (ABAC) in addition to typical coarse-grained Role-Based Access Control (RBAC) according to SQL-standard. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos)
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Google BigQueryHawkular MetricsVirtuoso
Specific characteristicsVirtuoso is a modern multi-model RDBMS for managing data represented as tabular relations...
» mehr
Competitive advantagesPerformance & Scale — as exemplified by DBpedia and the LOD Cloud it spawned, i.e.,...
» mehr
Typical application scenariosUsed for — Analytics/BI Conceptual Data Virtualization Enterprise Knowledge Graphs...
» mehr
Key customersBroad use across enterprises and governments including — European Union (EU) US Government...
» mehr
Market metricsLargest installed-base ​of Multi-Model RDBMS for AI-friendly Knowledge Graphs Platform...
» mehr
Licensing and pricing modelsAvailable in both Commercial Enterprise and Open Source (GPL v2) Editions Feature...
» 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

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

Weitere Ressourcen
Google BigQueryHawkular MetricsVirtuoso
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
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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Google Cloud Platform breaks through with big enterprises, signs up Disney and others
23. März 2016, ZDNet

Benefits of a Hybrid Data Lake. How to combine a Data Warehouse with a… | by Christianlauer
14. Januar 2021, Towards Data Science

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

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