DBMS > Google BigQuery vs. MariaDB vs. MySQL

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. MariaDB vs. MySQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Open source RDBMS, das zu MySQL anwendungskompatibel ist und zusätzliche Features wie Hochverfügbarkeit, Security, Interoperabilität und Performanceverbesserungen aufweist. Mit MariaDB ColumnStore bietet es auch eine spaltenorientierte storage engine

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with OQGraph storage engine
Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	94,23
Rang	#14	Overall
	#10	Relational DBMS

Punkte	988,13
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

mariadb.com

Site of MariaDB Corporation
mariadb.org

Site of MariaDB Foundation

www.mysql.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

mariadb.com/kb/en/library

dev.mysql.com/doc

Entwickler

Google

MariaDB Corporation Ab (MariaDB Enterprise),
MariaDB Foundation (community MariaDB Server)

Der Lead Developer Monty Widenius ist der ursprüngliche Autor von MySQL

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Erscheinungsjahr

2010

2009

Fork of MySQL, which was first released in 1995

1995

Aktuelle Version

11.5.2, August 2024

9.0.0, Juli 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Enterpriselizenz verfügbar

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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STACKIT MariaDB offers MariaDB in a fully managed version in enterprise grade, 100% GDPR-compliant.

Implementierungssprache

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
Solaris
Windows

ColumnStore storage engine not available on Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Dynamic Columns werden unterstützt

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

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

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

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

seit Version 10.3 auch PL/SQL kompatibel

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Horizontale Partitionierung, Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nicht für In-Memory Storage Engine

In-Memory Unterstützung

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

nein

with MEMORY storage engine

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 mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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