DBMS > Google Cloud Bigtable vs. gStore vs. InterSystems Caché vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. gStore vs. InterSystems Caché vs. VoltDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore 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 native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

A multi-model DBMS and application server

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,04
Rang	#359	Overall
	#37	Graph DBMS
	#18	RDF Stores

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigtable

en.gstore.cn

www.intersystems.com/products/cache

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

en.gstore.cn/#/enDocs

docs.intersystems.com

docs.voltdb.com

Entwickler

Google

InterSystems

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2016

1997

2010

Aktuelle Version

1.2, November 2023

2018.1.4, Mai 2020

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSD

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Java, C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

depending on used data model

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP API
SPARQL 1.1

.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

C#
C++
Java

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Access rights for users, groups and roles

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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

bereitgestellt von Google News

Defense Health Agency Awards Four Points Technology $39 Million for Intersystems Software Licenses and Maintenance
21. September 2023, ClearanceJobs

AWS, GCP, Oracle, Azure, SAP Lead Cloud DBMS Market: Gartner
12. Februar 2022, CRN

Announcing IBM Spectrum Sentinel: Building a Cyber Resilient Future
24. Juni 2022, ibm.com

Associative Data Modeling Demystified - Part1 - DataScienceCentral.com
9. Juli 2016, Data Science Central

Choosing a Database Technology. A roadmap and process overview | by Shirish Joshi
23. Februar 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Upgrades Power, Security of Its In-Memory Database
1. Februar 2017, eWeek

VoltDB Adds Geospatial Support, Cross-Site Replication
28. Januar 2016, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk