DBMS > Google BigQuery vs. IBM Db2 warehouse vs. LeanXcale vs. SAP SQL Anywhere vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. IBM Db2 warehouse vs. LeanXcale vs. SAP SQL Anywhere vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Data warehousing service aus der Cloud

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.leanxcale.com

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

docs.voltdb.com

Entwickler

Google

IBM

LeanXcale

SAP

früher Sybase

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2010

2014

2015

1992

2010

Aktuelle Version

17, Juli 2015

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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.

Implementierungssprache

Java, C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C
Java
Scala

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

PL/SQL, SQL PL

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Database mirroring

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Drittanbieter

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

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