DBMS > Google Cloud Bigtable vs. IRONdb vs. Tkrzw vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. IRONdb vs. Tkrzw vs. Yaacomo

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

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.

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

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

Punkte	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

cloud.google.com/bigtable

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

dbmx.net/tkrzw

yaacomo.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

Entwickler

Google

Circonus LLC.

Mikio Hirabayashi

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2015

2017

2020

2009

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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 und C++

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
macOS

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

text, numeric, histograms

nein

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

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Automatic, metric affinity per node

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

configurable replication factor, datacenter aware

keine

Source-Replica Replikation

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)

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

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

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

Benutzer 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

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

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable
1. August 2024, InfoWorld

Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features
1. August 2024, ZDNet

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Cloud Adds GenAI, Core Enhancements Across Data Platform
1. August 2024, The New Stack

Google says it’ll stop charging fees to transfer data out of Google Cloud
11. Januar 2024, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk