DBMS > Google Cloud Spanner vs. gStore vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Spanner vs. gStore vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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.

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

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

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

Punkte	0,04
Rang	#359	Overall
	#37	Graph DBMS
	#18	RDF Stores

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

cloud.google.com/spanner

en.gstore.cn

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

Technische Dokumentation

cloud.google.com/spanner/docs

en.gstore.cn/#/enDocs

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

Entwickler

Google

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2017

2016

1994

Aktuelle Version

1.2, November 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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++ (depending on the Berkeley DB edition)

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Query statements complying to ANSI 2011

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

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

HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication with 3 replicas for regional instances.

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

using Google Cloud Dataflow

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

nein

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

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)

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

nein

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

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14. Oktober 2023, InfoQ.com

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

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

Google Cloud just fired a major volley at AWS as the cloud wars heat up
12. Oktober 2023, TechRadar

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

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ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

The importance of bitcoin nodes and how to start one
9. Mai 2014, The Merkle News

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