DBMS > Apache Drill vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. Hypertable vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. Hypertable vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,28
Rang	#119	Overall
	#23	Document Stores
	#56	Relational DBMS

Punkte	4,23
Rang	#82	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,62
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	1,46
Rang	#159	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

www.graphengine.io/docs/manual

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

DolphinDB, Inc

Microsoft

Hypertable Inc.

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2018

2010

2009

2010

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

v2.00.4, January 2022

0.9.8.11, Maerz 2016

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free community version available

Open Source

MIT License

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

C++

.NET and C

C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

.NET

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Linux
OS X

for development

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

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like query language

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

RESTful HTTP API

C++ API
Thrift

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

Snapshots und Command Logging

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

Administrators, Users, Groups

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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27. Juli 2016, GeekWire

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6. Juni 2012, Ars Technica

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21. Juni 2023, Datanami

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22. August 2019, Packt Hub

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31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

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31. August 2021, PR Newswire

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30. Januar 2014, Datanami

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28. Januar 2016, The New Stack

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29. Januar 2015, ADT Magazine

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