DBMS > Google BigQuery vs. Microsoft Azure Cosmos DB

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Microsoft Azure Cosmos DB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Unsere Besucher vergleichen Google BigQuery und Microsoft Azure Cosmos DB oft mit PostgreSQL, Microsoft SQL Server und Elasticsearch.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	55,69
Rang	#21	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	37,95
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Website

cloud.google.com/bigquery

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.microsoft.com/azure/cosmos-db

Entwickler

Google

Microsoft

Erscheinungsjahr

2010

2014

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Server Betriebssysteme

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

JavaScript

Triggers

nein

JavaScript

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implizit im Cloud Service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implizit im Cloud Service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

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)

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

SQLFlow: Provides a visual representation of the overall flow of data. Automated SQL data lineage analysis across Databases, ETL, Business Intelligence, Cloud and Hadoop environments by parsing SQL Script and stored procedure.
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