DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Neo4j vs. Splunk

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Neo4j vs. Splunk

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

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.

Scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Graph DBMS

Suchmaschine

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

Punkte	2,67
Rang	#95	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#6	Wide Column Stores

Punkte	46,15
Rang	#20	Overall
	#1	Graph DBMS

Punkte	78,87
Rang	#15	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

cloud.google.com/bigtable

neo4j.com

www.splunk.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

neo4j.com/docs

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

Google

Neo4j, Inc.

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2007

2003

Aktuelle Version

5.23, August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version3, kommerzielle Lizenzen verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

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, Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Kann auch Server-los als embedded Java Datenbank verwendet werden.
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

schemafrei und schema-optional

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

Austauschbares Index Subsystem, per Default Apache Lucene

SQL

Support of SQL

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Bolt protocol
Cypher query language
Java API
Neo4j-OGM

Object Graph Mapper
RESTful HTTP API
Spring Data Neo4j
TinkerPop 3

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Clojure
Elixir
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

User defined Procedures and Functions

Triggers

nein

mittels Event Handler

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

ja, mit Neo4j Fabric

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Causal Clustering using Raft protocol

available in in Enterprise Version only

Multi-Source 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)

Causal and Eventual Consistency configurable in Causal Cluster setup
Immediate Consistency in stand-alone mode

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos)

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

This Week in Neo4j: Knowledge Graph, Deepseek, Bloodhound, RAG and more
15. März 2025

Graph Database vs. Relational Database: What’s The Difference?
13. März 2025

How to Build a Knowledge Graph in 7 Steps
12. März 2025

Function Calling in Agentic Workflows
12. März 2025

Automate Start and Stop of Neo4j AuraDB Instances Using GitHub Actions
11. März 2025

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

Applying Graph Analytics to Game of Thrones
12. Juni 2019, Amy Hodler & Mark Needham, Neo4j (guest author)

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

The openCypher Project: Help Shape the SQL for Graphs
22. Dezember 2015, Emil Eifrem (guest author)

alle anzeigen

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

alle anzeigen

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk