DBMS > Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. Qdrant

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. EsgynDB vs. Qdrant

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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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Vektor 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	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,16
Rang	#175	Overall
	#6	Vektor DBMS

Website

drill.apache.org

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

www.esgyn.cn

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

qdrant.tech/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Atos Convergence Creators

Esgyn

Qdrant

Erscheinungsjahr

2012

2016

2015

2021

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

1703

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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++, Java

Rust

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

LDAP

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages with LDAP bindings

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Collection-level replication

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of specific operations

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

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Key-based authentication

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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

Apache Drill improves big data SQL query engine
31. August 2021, TechTarget

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Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof?
10. Februar 2024, Atos

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Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ...
16. April 2024, Oracle

Open-source vector database Qdrant launches hybrid cloud for enterprise AI apps
16. April 2024, SiliconANGLE News

Qdrant launches first vector database as a managed hybrid cloud
16. April 2024, VentureBeat

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