DBMS > Google Cloud Spanner vs. Lovefield vs. Trafodion vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Spanner vs. Lovefield vs. Trafodion vs. Yaacomo

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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.

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	2,89
Rang	#103	Overall
	#52	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/spanner

google.github.io/lovefield

trafodion.apache.org

yaacomo.com

Technische Dokumentation

cloud.google.com/spanner/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Google

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2017

2014

2009

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

JavaScript

C++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux

Android
Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Query statements complying to ANSI 2011

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication with 3 replicas for regional instances.

keine

ja, durch HBase

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

using Google Cloud Dataflow

nein

mittels user defined functions und HBase

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Strict serializable isolation

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

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

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Improves Cloud Spanner: More Compute and Storage without Price Increase
14. Oktober 2023, InfoQ.com

Google turns up the heat on AWS, claims Cloud Spanner is half the cost of DynamoDB
11. Oktober 2023, TechCrunch

Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient
11. Oktober 2023, SiliconANGLE News

Google Spanner: When Do You Need to Move to It?
11. September 2023, hackernoon.com

Google Cloud Spanner competes directly with Amazon DynamoDB
12. Oktober 2023, Techzine Europe

bereitgestellt von Google News

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

An Open Source Tour de Force at Apache: Big Data 2016
11. Mai 2016, Datanami

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

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

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