DBMS > Apache Drill vs. Apache Druid vs. Oracle Coherence vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Apache Druid vs. Oracle Coherence vs. Vitess

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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

Oracles in-memory data grid solution

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#124	Overall
	#22	Document Stores
	#59	Relational DBMS

Punkte	3,25
Rang	#90	Overall
	#47	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	1,97
Rang	#129	Overall
	#22	Key-Value Stores

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

druid.apache.org

www.oracle.com/java/coherence

vitess.io

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.oracle.com/en/middleware/standalone/coherence

vitess.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Software Foundation and contributors

Oracle

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2012

2007

2013

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

29.0.1, April 2024

14.1, August 2023

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache license v2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

schema-less columns are supported

schemafrei

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

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JCache
JPA
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

.Net
C++
Java

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Live Events

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

ja, mit wählbarer Konsistenz

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

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

konfigurierbar

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

optionally

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

authentification to access the cache via certificates or http basic authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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31. Mai 2024, Yahoo Movies UK

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

Apache Drill vs. Apache Spark — Which SQL query engine is better for you?
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

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

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

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

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

Apache Druid Takes Its Place In The Pantheon Of Databases
16. Juni 2022, The Next Platform

How to connect DataGrip to Apache Druid | by Zisis Flokas
18. Oktober 2021, Towards Data Science

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Create custom Event Compression Policies in Enterprise Manager to reduce event noise
21. September 2023, Oracle

Microservices with Major New Coherence and Helidon Releases
9. August 2022, Oracle

Nike achieves scalability and performance with Oracle Coherence & Exadata
20. Dezember 2012, Oracle

Use your Universal Credits with Oracle WebLogic Server for OKE
15. Oktober 2020, Oracle

Setting Up ODI Marketplace Agents in High Availability with ATP
24. Juli 2020, Oracle

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PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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