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DBMS > Google Cloud Datastore vs. Hawkular Metrics vs. LokiJS vs. Microsoft Azure Table Storage vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Hawkular Metrics vs. LokiJS vs. Microsoft Azure Table Storage vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Datastore  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenLokiJS  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungSelbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud PlattformHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.In-memory JavaScript DBMSA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellDocument StoreTime Series DBMSDocument StoreWide Column StoreKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,36
Rang#72  Overall
#12  Document Stores
Punkte0,08
Rang#366  Overall
#39  Time Series DBMS
Punkte0,49
Rang#260  Overall
#42  Document Stores
Punkte4,04
Rang#77  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte0,10
Rang#357  Overall
#51  Key-Value Stores
Websitecloud.google.com/­datastorewww.hawkular.orggithub.com/­techfort/­LokiJSazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablesgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationcloud.google.com/­datastore/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidetechfort.github.io/­LokiJS
EntwicklerGoogleCommunity supported by Red HatMicrosoftSTS Soft SC
Erscheinungsjahr20082014201420122011
Aktuelle Version4.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open SourcekommerziellOpen Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaScriptC#
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)gehostetWindows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja, Details hierjaneinjaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinja infoüber Viewsneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query language (GQL)neinneinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API
HTTP RESTJavaScript APIRESTful HTTP API.NET Client API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Go
Java
Python
Ruby
JavaScript.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresmit Google App EngineneinView Functions in JavaScriptneinnein
TriggersCallbacks mit Google Apps Engineja infovia Hawkular Alertingjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf CassandrakeineSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication using Paxosfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrakeineja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infomittels Google Cloud Dataflowneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration infoStrong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
keineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infovia ReferenceProperties or Ancestor pathsneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoSerializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactionsneinnein infoAtomare Operationen innerhalb einer Collection möglichoptimistic Lockingnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoSerialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-APIjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinneinAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesnein

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
Google Cloud DatastoreHawkular MetricsLokiJSMicrosoft Azure Table StorageSTSdb
DB-Engines Blog Posts

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

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18. November 2014, iProgrammer

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Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
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9. Juli 2021, hackernoon.com

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14. Januar 2019, InfoWorld

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16. Mai 2023, DevOps.com

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14. April 2017, Experts Exchange

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