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Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Linter vs. TimesTen vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Google Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen	Linter  Xaus Vergleich ausschliessen	TimesTen  Xaus Vergleich ausschliessen	Valentina Server  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.	RDBMS for high security requirements	In-Memory RDBMS compatible to Oracle	Object-relational database and reports server
Primäres Datenbankmodell	Key-Value Store Wide Column Store	Relational DBMS	Relational DBMS	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle		Spatial DBMS
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 0,12 Rang #350   Overall #152   Relational DBMS	Punkte 1,36 Rang #161   Overall #75   Relational DBMS	Punkte 0,21 Rang #325   Overall #144   Relational DBMS
Website	cloud.google.com/­bigtable	linter.ru	www.oracle.com/­database/­technologies/­related/­timesten.html	www.valentina-db.net
Technische Dokumentation	cloud.google.com/­bigtable/­docs		docs.oracle.com/­database/­timesten-18.1	valentina-db.com/­docs/­dokuwiki/­v5/­doku.php
Entwickler	Google	relex.ru	Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005	Paradigma Software
Erscheinungsjahr	2015	1990	1998	1999
Aktuelle Version			11 Release 2 (11.2.2.8.0)	5.7.5
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell	kommerziell	kommerziell
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 und C++
Server Betriebssysteme	gehostet	AIX Android BSD HP Open VMS iOS Linux OS X VxWorks Windows	AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows	Linux OS X Windows
Datenschema	schemafrei	ja	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	nein	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein
Sekundärindizes	nein	ja	ja	ja
SQL Support of SQL	nein	ja	ja	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java)	ADO.NET JDBC LINQ ODBC OLE DB Oracle Call Interface (OCI)	JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI)	ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python	C C# C++ Java Perl PHP Python Qt Ruby Tcl	C C++ Java PL/SQL	.Net C C# C++ Objective-C PHP Ruby Visual Basic Visual Basic.NET
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL	PL/SQL	ja
Triggers	nein	ja	nein	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	keine	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	Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation
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	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja	ja	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	Atomic single-row operations	ACID	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja by means of logfiles and checkpoints	ja
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)	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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
	Google Cloud Bigtable	Linter	TimesTen	Valentina Server
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 introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale 6. Mai 2015, VentureBeat bereitgestellt von Google News			A Look at Valentina — SitePoint 18. April 2014, SitePoint MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source 7. Dezember 2018, H2S Media bereitgestellt von Google News

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