DBMS > Apache Drill vs. Dolt vs. EsgynDB vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Dolt vs. EsgynDB vs. Heroic

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schema

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,96
Rang	#193	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Website

drill.apache.org

github.com/dolthub/dolt
www.dolthub.com

www.esgyn.cn

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.dolthub.com

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Apache Software Foundation

DoltHub Inc

Esgyn

Spotify

Erscheinungsjahr

2012

2018

2015

2014

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux

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

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

CLI Client
HTTP REST

ADO.NET
JDBC
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes

currently in alpha release

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

A database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.

Multi-source replication between multi datacenters

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

ACID

nein

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

Only one user is configurable, and must be specified in the config file at startup

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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 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

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

bereitgestellt von Google News

Dolt- A Version Controlled Database
29. Januar 2024, iProgrammer

Top Data Version Control Tools for Machine Learning Research in 2023
24. Juli 2023, MarkTechPost

Dolt, a Relational Database with Git-Like Cloning Features
19. August 2020, The New Stack

Data Versioning at Scale: Chaos and Chaos Management
10. Februar 2023, InfoQ.com

Radar Trends to Watch: July 2022 – O'Reilly
5. Juli 2022, O'Reilly Media

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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