DBMS > Google Cloud Bigtable vs. InfinityDB vs. Sadas Engine vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. InfinityDB vs. Sadas Engine 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.

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

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

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store

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

Punkte	3,58
Rang	#92	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,07
Rang	#359	Overall
	#54	Key-Value Stores

Punkte	0,03
Rang	#379	Overall
	#156	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

cloud.google.com/bigtable

boilerbay.com

www.sadasengine.com

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

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

boilerbay.com/infinitydb/manual

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Google

Boiler Bay Inc.

SADAS s.r.l.

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2002

2006

2019

Aktuelle Version

4.0

8.0

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Linux
Windows

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

Datenschema

schemafrei

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

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)

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

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)

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

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

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

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1. März 2024, Forbes

Google expands BigQuery with Gemini, brings vector support to cloud databases
29. Februar 2024, VentureBeat

What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget
1. März 2022, TechTarget

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

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

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