DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Postgres-XL vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Postgres-XL vs. Teradata Aster

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

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.

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	3,58
Rang	#92	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigtable

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Google

Teradata

Erscheinungsjahr

2015

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2005

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

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

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

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

XML type, but no XML query functionality

in Aster File Store

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C
C#
C++
Java
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

R packages

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

SQL Map-Reduce Framework

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

MVCC

ACID

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)

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 expands BigQuery with Gemini, brings vector support to cloud databases
29. Februar 2024, VentureBeat

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

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

Mellanox InfiniBand Helps Accelerate Teradata Aster Big Analytics Appliance
23. April 2024, Yahoo Movies UK

Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon
23. Mai 2014, Northwestern Engineering

Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom
23. April 2015, The Register

Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster
12. September 2016, RCR Wireless News

Discover Value in Big Data with Free Aster Express
17. Oktober 2012, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk