DBMS > Apache Doris vs. Heroic vs. jBASE vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Heroic vs. jBASE vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,60
Rang	#247	Overall
	#113	Relational DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	1,49
Rang	#156	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

github.com/spotify/heroic

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

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

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

spotify.github.io/heroic

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Spotify

Rocket Software (früher Zumasys)

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2017

2014

1991

1998

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

5.7

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Linux
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

Embedded SQL for jBASE in BASIC

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Java

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Doris for Log and Time Series Data Analysis in NetEase: Why Not Elasticsearch and InfluxDB?
5. Juni 2024, hackernoon.com

Workload Isolation in Apache Doris: Optimizing Resource Management and Performance
25. Mai 2024, hackernoon.com

How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second
1. September 2023, KDnuggets

Streamlining Data Operations: How a Grocery Chain Optimizes Workloads with Apache Doris
16. Mai 2024, hackernoon.com

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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