DBMS > Google Cloud Datastore vs. Linter vs. Trafodion vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Linter vs. Trafodion vs. XTDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

RDBMS for high security requirements

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	4,36
Rang	#72	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

cloud.google.com/datastore

linter.ru

trafodion.apache.org

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

trafodion.apache.org/documentation.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Google

relex.ru

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2008

1990

2014

2019

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

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

C und C++

C++, Java

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Java Stored Procedures

nein

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

nein

mittels user defined functions und HBase

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong 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.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

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Google Cloud Stops Exit Fees
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11. Januar 2024, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

Apache Software Foundation Releases its 2019 Fiscal Year Report
17. August 2019, Open Source For You

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