DBMS > Google Cloud Bigtable vs. LeanXcale vs. OrigoDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. LeanXcale vs. OrigoDB vs. RDF4J

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Name	Google Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen	LeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessen	OrigoDB  Xaus Vergleich ausschliessen	RDF4J formerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
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 highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities	A fully ACID in-memory object graph database	RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres Datenbankmodell	Key-Value Store Wide Column Store	Key-Value Store Relational DBMS	Document Store Object oriented DBMS	RDF Store
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 3,15 Rang #95   Overall #14   Key-Value Stores #8   Wide Column Stores	Punkte 0,36 Rang #280   Overall #40   Key-Value Stores #129   Relational DBMS	Punkte 0,06 Rang #380   Overall #50   Document Stores #18   Object oriented DBMS	Punkte 0,74 Rang #222   Overall #9   RDF Stores
Website	cloud.google.com/­bigtable	www.leanxcale.com	origodb.com	rdf4j.org
Technische Dokumentation	cloud.google.com/­bigtable/­docs		origodb.com/­docs	rdf4j.org/­documentation
Entwickler	Google	LeanXcale	Robert Friberg et al	Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr	2015	2015	2009 under the name LiveDB	2004
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell	Open Source	Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	ja	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache			C#	Java
Server Betriebssysteme	gehostet		Linux Windows	Linux OS X Unix Windows
Datenschema	schemafrei	ja	ja	ja RDF Schemas
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	nein		User defined using .NET types and collections	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		nein can be achieved using .NET
Sekundärindizes	nein		ja	ja
SQL Support of SQL	nein	ja through Apache Derby	nein	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java)	JDBC Kafka Connector ODBC proprietary key/value interface Spark Connector	.NET Client API HTTP API LINQ	Java API RIO RDF Input/Output Sail API SeRQL Sesame RDF Query Language Sesame REST HTTP Protocol SPARQL
Unterstützte Programmiersprachen	C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python	C Java Scala	.Net	Java PHP Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein		ja	ja
Triggers	nein		ja Domain Events	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding		horizontale Partitionierung client side managed; servers are not synchronized	keine
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	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja	nein	nein	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	ja	depending on model
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	Atomic single-row operations	ACID	ACID	ACID Isolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja Write ahead log	ja In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	ja	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)		Role based authorization	nein
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 Bigtable	LeanXcale	OrigoDB	RDF4J formerly known as Sesame
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 Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale 6. Mai 2015, VentureBeat Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database 6. Mai 2015, TechCrunch bereitgestellt von Google News			GraphDB Goes Open Source 27. Januar 2020, iProgrammer Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer 13. Juni 2019, Markets Insider bereitgestellt von Google News

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