DBMS > Google Cloud Datastore vs. Sadas Engine vs. Trafodion vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Sadas Engine vs. Trafodion vs. WakandaDB

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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

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Object oriented DBMS

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

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

Punkte	0,07
Rang	#373	Overall
	#157	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

cloud.google.com/datastore

www.sadasengine.com

trafodion.apache.org

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Google

SADAS s.r.l.

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2008

2006

2014

2012

Aktuelle Version

8.0

2.3.0, Februar 2019

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

C++, Java

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Linux
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

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)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

nein

Java Stored Procedures

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

keine

ja, durch HBase

keine

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

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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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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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