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DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Ignite vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Ignite vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenSwayDB  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.Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkAn embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Wide Column Store
Key-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMSKey-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
Punkte3,11
Rang#96  Overall
#15  Key-Value Stores
#49  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte0,04
Rang#387  Overall
#61  Key-Value Stores
Websitecloud.google.com/­bigtableignite.apache.orgspark.apache.org/­sqlsplicemachine.comswaydb.simer.au
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsapacheignite.readme.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGoogleApache Software FoundationApache Software FoundationSplice MachineSimer Plaha
Erscheinungsjahr20152015201420142018
Aktuelle VersionApache Ignite 2.63.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoGNU Affero GPL V3.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, Java, .NetScalaJavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaneinnein
Sekundärindizesneinjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLSQL-like DML and DDL statementsjanein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Java
Kotlin
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)neinja infoJavanein
Triggersneinyes (cache interceptors and events)neinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesyes (replicated cache)keineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjayes (compute grid and hadoop accelerator)Yes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsACIDneinACIDAtomic execution of operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Security Hooks for custom implementationsneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardnein

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 BigtableIgniteSpark SQLSplice MachineSwayDB
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Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
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18. Juli 2022, The Stack

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14. Mai 2016, AWS Blog

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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