DBMS > Google Cloud Bigtable vs. OpenQM vs. OrigoDB vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. OpenQM vs. OrigoDB vs. TimesTen

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.

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A fully ACID in-memory object graph database

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Multivalue DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational 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	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

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

Website

cloud.google.com/bigtable

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

origodb.com

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

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

origodb.com/docs

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Google

Rocket Software, originally Martin Phillips

Robert Friberg et al

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

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

Erscheinungsjahr

2015

1993

2009

under the name LiveDB

1998

Aktuelle Version

3.4-12

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
Windows

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

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

.NET Client API
HTTP API
LINQ

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Domain Events

nein

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica 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)

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

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

Write ahead log

by means of logfiles and checkpoints

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)

Access rights can be defined down to the item level

Role based authorization

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

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

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

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk