DBMS > Google Cloud Datastore vs. Oracle vs. Postgres-XL vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Oracle vs. Postgres-XL vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

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

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1244,08
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/datastore

www.oracle.com/database

www.postgres-xl.org

vitess.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

docs.oracle.com/en/database

www.postgres-xl.org/documentation

vitess.io/docs

Entwickler

Google

Oracle

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2008

1980

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2013

Aktuelle Version

23c, September 2023

10 R1, Oktober 2018

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
macOS

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Schemaless in JSON and XML columns

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

mit proprietären Erweiterungen

distributed, parallel query execution

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

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

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

benutzerdefinierte Funktionen

proprietäre Syntax

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

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

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

MVCC

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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19. Februar 2019, InfoQ.com

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