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DBMS > Google BigQuery vs. Splice Machine vs. Teradata Aster vs. Typesense

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Splice Machine vs. Teradata Aster vs. Typesense

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata Aster  Xaus Vergleich ausschliessenTypesense  Xaus Vergleich ausschliessen
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service with append-only tablesOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkPlatform for big data analytics on multistructured data sources and typesA typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSSuchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte58,10
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte0,76
Rang#219  Overall
#14  Suchmaschinen
Websitecloud.google.com/­bigquerysplicemachine.comtypesense.org
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docssplicemachine.com/­how-it-workstypesense.org/­docs
EntwicklerGoogleSplice MachineTeradata
Erscheinungsjahr2010201420052015
Aktuelle Version3.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziellOpen Source infoGPL V3
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.
ImplementierungsspracheJavaC++
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
LinuxLinux
DatenschemajajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) infodefined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Storeschemafrei infopre-defined schema optional
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoin Aster File Store
Sekundärindizesneinjajaja
SQL infoSupport of SQLjajajanein
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C
C#
C++
Java
Python
R
.Net infocommunity maintained
Clojure infocommunity maintained
Dart infocommunity maintained
Go infocommunity maintained
Java infocommunity maintained
JavaScript
Perl infocommunity maintained
PHP
Python
Ruby
Rust infocommunity maintained
Swift infocommunity maintained
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptja infoJavaR packagesnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar PartitioningSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja infoDimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.Multi-source replication using RAFT
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinYes, via Full Spark Integrationja infoSQL Map-Reduce Frameworknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Access rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen
Google BigQuerySplice MachineTeradata AsterTypesense
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PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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