DBMS > Google BigQuery vs. InterSystems IRIS vs. Newts vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. InterSystems IRIS vs. Newts vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

A containerised multi-model DBMS, interoperability and analytics data platform with wide capabilities for vertical and horizontal scalability

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	4,05
Rang	#83	Overall
	#14	Document Stores
	#10	Key-Value Stores
	#1	Object oriented DBMS
	#45	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

www.intersystems.com/products/intersystems-iris

opennms.github.io/newts

vitess.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls

github.com/OpenNMS/newts/wiki

vitess.io/docs

Entwickler

Google

InterSystems

OpenNMS Group

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2010

2018

2014

2013

Aktuelle Version

2023.3, Juni 2023

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Linux
macOS
Ubuntu
Windows

Linux
OS X
Windows

Docker
Linux
macOS

Datenschema

depending on used data model

schemafrei

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

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nein

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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)

yes

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InterSystems IRIS is a complete cloud-first data platform which includes a multi-model...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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18. Mai 2021, Datanami

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18. Mai 2021, The Register

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19. Februar 2019, InfoQ.com

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23. November 2021, The New Stack

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

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