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Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSWide Column StoreKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte4,04
Rang#77  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websitecloud.google.com/­bigtablehive.apache.orgazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablesdbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
EntwicklerGoogleApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoftMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr2015201220122020
Aktuelle Version3.1.3, April 20220.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux
macOS
Datenschemaschemafreijaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsneinnein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
Thrift
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
PHP
Python
.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer Replikationsfaktorja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsneinoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesnein

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
Google Cloud BigtableHiveMicrosoft Azure Table StorageTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

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Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ...
10. Juni 2024, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

Quick Guide to Azure Storage Pricing
16. Mai 2023, DevOps.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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