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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Cubrid vs. Vertica

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Name

Kurzbeschreibung

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

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
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	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.vertica.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

cubrid.org/manuals

vertica.com/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2012

2008

2005

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

11.0, Jaenner 2021

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

fine grained access rights according to SQL-standard

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

bereitgestellt von Google News

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16. Oktober 2023, Oracle

Vertica by OpenText and Anritsu Sign New Deal for Next-Gen Architecture and 5G Network Capabilities
17. Mai 2023, PR Newswire

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

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25. Juli 2023, VentureBeat

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26. Juli 2023, Techzine Europe

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