DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Kyligence Enterprise vs. Lovefield vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Kyligence Enterprise vs. Lovefield vs. SiteWhere

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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 distributed analytics engine for big data, built on top of Apache Kylin

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

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	0,39
Rang	#276	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#367	Overall
	#36	Time Series DBMS

Website

cloud.google.com/bigtable

kyligence.io/kyligence-enterprise

google.github.io/lovefield

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

Google

Kyligence, Inc.

Google

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2015

2016

2014

2010

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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 2022, TechTarget

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

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7. April 2020, TechCrunch

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20. Februar 2020, Datanami

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10. August 2021, VentureBeat

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10. August 2021, Blocks and Files

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22. Januar 2021, Datanami

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