DBMS > Google Cloud Bigtable vs. PouchDB vs. SpaceTime vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. PouchDB vs. SpaceTime vs. Teradata Aster

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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.

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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	2,18
Rang	#114	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

cloud.google.com/bigtable

pouchdb.com

www.mireo.com/spacetime

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

pouchdb.com/guides

Entwickler

Google

Apache Software Foundation

Mireo

Teradata

Erscheinungsjahr

2015

2012

2020

2005

Aktuelle Version

7.1.1, Juni 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

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

in Aster File Store

Sekundärindizes

nein

über Views

nein

SQL

Support of SQL

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

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

JavaScript

C#
C++
Python

C
C#
C++
Java
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

View Functions in JavaScript

nein

R packages

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

Fixed-grid hypercubes

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

Real-time block device replication (DRBD)

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)

Eventual Consistency

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

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

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

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

DB-Engines Blog Posts

New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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