DBMS > Google BigQuery vs. InterSystems Caché vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. InterSystems Caché vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

A multi-model DBMS and application server

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	57,96
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#354	Overall
	#37	Time Series DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

www.intersystems.com/products/cache

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.intersystems.com

www.reduct.store/docs

Entwickler

Google

InterSystems

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2010

1997

2023

Aktuelle Version

2018.1.4, Mai 2020

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

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

C++, Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

depending on used data model

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Java

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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)

Access rights for users, groups and roles

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

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