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DBMS > Google BigQuery vs. Hyprcubd vs. IRONdb vs. PlanetScale vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Hyprcubd vs. IRONdb vs. PlanetScale vs. Titan

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenHyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessenIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenPlanetScale  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessen
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.Titan has been decommisioned after the takeover by Datastax. It will be removed from the DB-Engines ranking. A fork has been open-sourced as JanusGraph.
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service with append-only tablesServerless Time Series DBMSA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityScalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of VitessTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte1,59
Rang#151  Overall
#70  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­bigqueryhyprcubd.com (offline)www.circonus.com/solutions/time-series-database/planetscale.comgithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docsdocs.circonus.com/irondb/category/getting-startedplanetscale.com/­docsgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerGoogleHyprcubd, Inc.Circonus LLC.PlanetScaleAurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr2010201720202012
Aktuelle VersionV0.10.20, January 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoC und C++GoJava
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinuxDocker
Linux
macOS
Linux
OS X
Unix
Windows
Datenschemajajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infotime, int, uint, float, stringja infotext, numeric, histogramsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinneinneinjaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languageSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)ja infomit proprietären Erweiterungennein
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIgRPC (https)HTTP APIADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptneinyes, in Luaja infoproprietäre Syntaxja
Triggersneinneinneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineAutomatic, metric affinity per nodeShardingja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenconfigurable replication factor, datacenter awareMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engineja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtneinneinACID at shard levelACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaneinjaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engineja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)token accessneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder RollenBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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

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Weitere Ressourcen
Google BigQueryHyprcubdIRONdbPlanetScaleTitan
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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

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Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
3. März 2015, Paul Andlinger

Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category
21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

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