DBMS > Google Cloud Datastore vs. Spark SQL vs. TimescaleDB vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Spark SQL vs. TimescaleDB vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	4,49
Rang	#79	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	4,87
Rang	#74	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	1,46
Rang	#159	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/datastore

spark.apache.org/sql

www.timescale.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.timescale.com

docs.voltdb.com

Entwickler

Google

Apache Software Foundation

Timescale

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2008

2014

2017

2010

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

2.13.0, November 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Scala

Java, C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

for development

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

SQL-like DML and DDL statements

full PostgreSQL SQL syntax

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC

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

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python
R
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Java

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

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

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

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)

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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25. September 2023, Datanami

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18. März 2019, azure.microsoft.com

Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
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31. August 2021, PR Newswire

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1. Februar 2017, Datanami

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28. Januar 2016, The New Stack

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1. Februar 2017, eWeek

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