DBMS > Apache Drill vs. Apache Phoenix vs. atoti

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Apache Phoenix vs. atoti

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Object oriented DBMS

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

Punkte	2,28
Rang	#119	Overall
	#23	Document Stores
	#56	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#130	Overall
	#63	Relational DBMS

Punkte	0,59
Rang	#242	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Website

drill.apache.org

phoenix.apache.org

atoti.io

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

phoenix.apache.org

docs.atoti.io

Entwickler

Apache Software Foundation

ActiveViam

Erscheinungsjahr

2012

2014

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free versions available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

late-bound, schema-on-read capabilities

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

Multidimensional Expressions (MDX)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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