DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Hawkular Metrics vs. Sadas Engine vs. SiriDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Hawkular Metrics vs. Sadas Engine vs. SiriDB vs. XTDB

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.

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in Data warehouse environments

Open Source Time Series DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

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

Punkte	4,26
Rang	#86	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,02
Rang	#340	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#354	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#354	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#354	Overall
	#50	Document Stores

Website

cloud.google.com/bigtable

www.hawkular.org

www.sadasengine.com

siridb.net

github.com/xtdb/xtdb
xtdb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

www.sadasengine.com/index.php/downloads/documentation-columnar-db

docs.siridb.net

xtdb.com/docs

Entwickler

Google

Community supported by Red Hat

SADAS s.r.l.

Cesbit

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2014

2006

2017

2019

Aktuelle Version

8.0

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT License

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

Java

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

AIX
Linux
Windows

Linux

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

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP REST

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Go
Java
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

C
C++
Go
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

horizontale Partitionierung

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

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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16. Mai 2022, The Next Platform

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18. Mai 2022, Taiwan News

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25. April 2022, Forbes

bereitgestellt von Google News

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

bereitgestellt von Google News

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