DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Manticore Search vs. Memcached vs. SiriDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Manticore Search vs. Memcached vs. SiriDB vs. XTDB

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.

Multi-storage database for search, including full-text search.

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

Open Source Time Series DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

using the Manticore Columnar Library

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

Punkte	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,23
Rang	#301	Overall
	#21	Suchmaschinen

Punkte	16,84
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

cloud.google.com/bigtable

manticoresearch.com

www.memcached.org

siridb.com

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

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

manual.manticoresearch.com

github.com/memcached/memcached/wiki

docs.siridb.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Google

Manticore Software

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

Cesbit

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2017

2003

2017

2019

Aktuelle Version

6.0, Februar 2023

1.6.29, Juni 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

MIT License

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

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
macOS
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

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

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Int, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Boolean

nein

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Can index from XML

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Binary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL

Propriätäres Protokoll

HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Synchronous replication based on Galera library

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

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)

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

isolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writes

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

DB-Engines Blog Posts

Redis extends the lead in the DB-Engines key-value store ranking
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New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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