DBMS > Apache Drill vs. Apache Druid vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Apache Druid vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	9,06
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

druid.apache.org

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

druid.apache.org/docs/latest/design

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation and contributors

IBM

Erscheinungsjahr

2012

2000

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

29.0.1, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache license v2

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
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix

Linux

In Appliance inkludiert

Datenschema

schemafrei

schema-less columns are supported

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL for querying

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

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

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Using Apache Iceberg for Developing Modern Data Tables
3. Oktober 2023, Open Source For You

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31. August 2021, TechTarget

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

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'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers
21. Februar 2024, Dark Reading

Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards
26. Januar 2024, Datanami

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
26. Februar 2024, GBHackers

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6. Juni 2023, SiliconANGLE News

Imply Announces Automatic Schema Discovery for Apache Druid, Reinforcing Druid's Leadership for Real-Time ...
6. Juni 2023, businesswire.com

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11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

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