DBMS > Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. Badger vs. Hive

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. Badger vs. Hive

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Name

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Kurzbeschreibung

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

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Key-Value Store

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	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

github.com/dgraph-io/badger

hive.apache.org

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

Entwickler

Apache Software Foundation

Atos Convergence Creators

DGraph Labs

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Erscheinungsjahr

2012

2016

2017

2012

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

1703

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

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

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

schemafrei

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

nein

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

LDAP

JDBC
ODBC
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages with LDAP bindings

C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of specific operations

nein

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

LDAP bind authentication

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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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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30. April 2024, GlobeNewswire

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2. Mai 2024, Datanami

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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24. Januar 2024, TechTarget

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