DBMS > Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. DolphinDB vs. Graph Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. DolphinDB vs. Graph Engine

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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

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational 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	4,23
Rang	#82	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,62
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Website

drill.apache.org

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

www.dolphindb.com

www.graphengine.io

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

www.graphengine.io/docs/manual

Entwickler

Apache Software Foundation

Atos Convergence Creators

DolphinDB, Inc

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

2016

2018

2010

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

1703

v2.00.4, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free community version available

Open Source

MIT License

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

C++

.NET and C

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
Windows

.NET

Datenschema

schemafrei

Schema and schema-less with LDAP views

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

LDAP

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages with LDAP bindings

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C#
C++
F#
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate 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

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

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

LDAP bind authentication

Administrators, Users, Groups

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

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

bereitgestellt von Google News

Trinity
2. Juni 2023, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web
6. Juni 2012, Ars Technica

Aerospike Is Now a Graph Database, Too
21. Juni 2023, Datanami

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