DBMS > Google Cloud Bigtable vs. GridDB vs. VoltDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. GridDB vs. VoltDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	1,95
Rang	#128	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

cloud.google.com/bigtable

griddb.net

www.voltdb.com

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

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.griddb.net

docs.voltdb.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Google

Toshiba Corporation

VoltDB Inc.

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2013

2010

2019

Aktuelle Version

5.1, August 2022

11.3, April 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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.

Implementierungssprache

C++

Java, C++

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X

for development

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

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

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

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

nur einen Teil von SQL 99

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID at container level

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Access rights for users can be defined per database

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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Review: Google Bigtable scales with ease
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29. Januar 2015, ADT Magazine

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