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DBMS > Google BigQuery vs. Quasardb vs. Splice Machine vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Quasardb vs. Splice Machine vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenQuasardb  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service with append-only tablesDistributed, high-performance timeseries databaseOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte50,12
Rang#24  Overall
#16  Relational DBMS
Punkte0,06
Rang#332  Overall
#29  Time Series DBMS
Punkte0,92
Rang#191  Overall
#91  Relational DBMS
Punkte4,87
Rang#80  Overall
#5  Time Series DBMS
Websitecloud.google.com/­bigqueryquasardb.netsplicemachine.comwww.timescale.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docsdoc.quasar.ai/­masterdoc.splicemachine.comdocs.timescale.com
EntwicklerGooglequasardbSplice MachineTimescale
Erscheinungsjahr2010200920142017
Aktuelle Version3.13.3, April 20223.1, March 20212.6.0, Februar 2022
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infoFree community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licensesOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaC
Server BetriebssystemegehostetBSD
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infointeger and binaryjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesneinja infomittels Tagsjaja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languagejaja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIHTTP APIJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptneinja infoJavabenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersneinneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoconsistent hashingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikation mit wählbarem ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinwith Hadoop integrationYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infomittels LevelDBjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoTransient modejanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Cryptographically strong user authentication and audit trailAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Google BigQueryQuasardbSplice MachineTimescaleDB
Specific characteristicsTimescale is the creator of TimescaleDB , the first open-source relational database...
» mehr
Competitive advantagesTimescaleDB is purpose-built to scale and handle time-series data workloads and is...
» mehr
Typical application scenariosTime-series Analytics TimescaleDB boosts the performance of PostgreSQL for time-series...
» mehr
Key customersTransferWise, Maersk, Walmart, Comcast, LaunchDarkly, IBM, NOV, Cisco, Nutanix, Warner...
» mehr
Market metricsWith over 12,700 GitHub stars and growing, 1,000,000 active databases, and an active...
» mehr
Licensing and pricing modelsTimescaleDB is available as a self-hosted product under two licenses, the Timescale...
» mehr
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Google BigQueryQuasardbSplice MachineTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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13. Mai 2022, InfoQ.com

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1. Juni 2022, RTInsights

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20. Februar 2019, VentureBeat

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22. Februar 2022, Business Wire

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5. Oktober 2021, Business Wire

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26. September 2022, DataDrivenInvestor

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16. Mai 2022, Business Wire

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11. August 2021, CDOTrends

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