DBMS > Apache Drill vs. ClickHouse vs. GBase vs. Hazelcast

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. ClickHouse vs. GBase vs. Hazelcast

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

A widely adopted in-memory data grid

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	16,34
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

clickhouse.com/docs

hazelcast.org/imdg/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Clickhouse Inc.

General Data Technology Co., Ltd.

Hazelcast

Erscheinungsjahr

2012

2016

2004

2008

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

v24.4.1.2088-stable, Mai 2024

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

5.3.6, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.
Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.

Implementierungssprache

C++

C, Java, Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

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

the object must implement a serialization strategy

Sekundärindizes

nein

yes

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

Standard with numerous extensions

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions

Event Listeners, Executor Services

Triggers

nein

Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

key based and custom

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

Replicated Map

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
» mehr

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
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11. April 2016, The New Stack

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

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Why Clickhouse Should Be Your Next Database
6. Juli 2023, The New Stack

ClickHouse Cloud & Amazon S3 Express One Zone: Making a blazing fast analytical database even faster | Amazon ...
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From Open Source to SaaS: the Journey of ClickHouse
16. Januar 2024, InfoQ.com

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26. September 2023, Datanami

Can LLMs Replace Data Analysts? Getting Answers Using SQL
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