DBMS > Google Cloud Bigtable vs. ObjectBox vs. TimesTen vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. ObjectBox vs. TimesTen vs. XTDB

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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.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

cloud.google.com/bigtable

objectbox.io

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

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

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.objectbox.io

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Google

ObjectBox Limited

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2017

1998

2019

Aktuelle Version

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

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 und C++

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

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

Datenschema

schemafrei

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

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Proprietäres native API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

C
C++
Java
PL/SQL

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

online/offline synchronization between client and server

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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)

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-row operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

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)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

Edge AI: The era of on-device AI
23. April 2024

In-Memory Database Use Cases
15. Februar 2024

Data Viewer for Objects – announcing ObjectBox Admin
14. November 2023

Vector Databases for Edge AI
9. August 2023

Vector Database Release for Flutter / Dart + Python
13. Juni 2023

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget
1. März 2022, TechTarget

Google announces Axion, its first Arm-based CPU for data centers
9. April 2024, Yahoo Movies Canada

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

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

bereitgestellt von Google News

Industrial IoT (IIoT) edge solution for railway operators – a Kapsch ObjectBox Case Study
21. Juni 2019, 1E9

A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development
29. April 2018, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

In-memory databases with Emulex Gen 7
25. Oktober 2023, Broadcom Inc.

bereitgestellt von Google News

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