DBMS > Apache Drill vs. ClickHouse vs. IBM Db2 Event Store vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. ClickHouse vs. IBM Db2 Event Store vs. SwayDB

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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.

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series 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	16,34
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

drill.apache.org

clickhouse.com

www.ibm.com/products/db2-event-store

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

clickhouse.com/docs

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

Entwickler

Apache Software Foundation

Clickhouse Inc.

IBM

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2016

2017

2018

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

v24.4.1.2088-stable, Mai 2024

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free developer edition available

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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.

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.
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.

Implementierungssprache

C++

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

yes

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
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

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

key based and custom

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Active-active shard replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared 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

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.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
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Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

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

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

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Ubuntu 24.04 + Linux 6.9 Intel & AMD Server Performance
23. Mai 2024, Phoronix

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 ...
28. November 2023, AWS Blog

A 1000x Faster Database Solution: ClickHouse’s Aaron Katz
1. November 2023, GrowthCap

ClickHouse Announces Launch of ClickPipes
26. September 2023, Datanami

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The vision for Db2
26. Februar 2019, biplatform.nl

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

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