DBMS > Google BigQuery vs. MySQL vs. Stardog vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. MySQL vs. Stardog vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Graph DBMS
RDF Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	1061,34
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	2,07
Rang	#122	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

cloud.google.com/bigquery

www.mysql.com

www.stardog.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

dev.mysql.com/doc

docs.stardog.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Google

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Stardog-Union

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2010

1995

2010

2019

Aktuelle Version

8.4.0, April 2024

7.3.0, Mai 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

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

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

MIT License

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.

Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.

Implementierungssprache

C und C++

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

mit proprietären Erweiterungen

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

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

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

proprietäre Syntax

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

keine Benutzergruppen oder Rollen

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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