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DBMS > Google Cloud Datastore vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Access vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Access vs. Spark SQL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Datastore  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  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.Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument StoreTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
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
Punkte101,16
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­datastorewww.hawkular.orgwww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­accessspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationcloud.google.com/­datastore/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidedeveloper.microsoft.com/­en-us/­accessspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerGoogleCommunity supported by Red HatMicrosoftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2008201419922014
Aktuelle Version1902 (16.0.11328.20222), Maerz 20193.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office LizenzenOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++Scala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Windows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja, Details hierjajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query language (GQL)neinja infoaber nicht SQL Standard konformSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API
HTTP RESTADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Go
Java
Python
Ruby
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresmit Google App Engineneinja infoab Access 2010 mit ACE-Enginenein
TriggersCallbacks mit Google Apps Engineja infovia Hawkular Alertingja infoab Access 2010 mit ACE-Enginenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf Cassandrakeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication using Paxosfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrakeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infomittels Google Cloud Dataflowneinnein
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
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infovia ReferenceProperties or Ancestor pathsneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoSerializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of TransactionsneinACID infoaber keine Files für Transaktions-Loggingnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoaber keine Files für Transaktions-Loggingja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinnein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003nein

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 MetricsMicrosoft AccessSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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17. März 2024, Yahoo Singapore News

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