DBMS > Google BigQuery vs. SAP HANA vs. Tigris

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. SAP HANA vs. Tigris

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	61,90
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	45,84
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,01
Rang	#388	Overall
	#53	Document Stores
	#61	Key-Value Stores
	#25	Suchmaschinen
	#41	Time Series DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

www.sap.com/products/hana.html

www.tigrisdata.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

help.sap.com/hana

www.tigrisdata.com/docs

Entwickler

Google

SAP

Tigris Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2010

2022

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Server Betriebssysteme

gehostet

Appliance oder cloud-service

Linux
macOS
Windows

Datenschema

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Go
Java
JavaScript (Node.js)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

SQLScript, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using FoundationDB

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)

Access rights for users and roles

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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