DBMS > Apache Drill vs. Datomic vs. Graphite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Datomic vs. Graphite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	1,89
Rang	#121	Overall
	#22	Document Stores
	#58	Relational DBMS

Punkte	1,48
Rang	#143	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	4,26
Rang	#63	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

drill.apache.org

www.datomic.com

github.com/graphite-project/graphite-web

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.datomic.com

graphite.readthedocs.io

Entwickler

Apache Software Foundation

Cognitect

Chris Davis

Erscheinungsjahr

2012

2006

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

1.0.7180, Juli 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache 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, Clojure

Python

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Unix

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

HTTP API
Sockets

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Clojure
Java

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

nein

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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30. Januar 2019, Business Wire

Update Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
30. März 2022, InApps Technology

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24. Juli 2020, LatamList

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23. Januar 2015, infoq.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

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20. November 2019, TechTarget

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