DBMS > Apache Drill vs. Drizzle vs. EventStoreDB vs. Google Cloud Datastore

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Drizzle vs. EventStoreDB vs. Google Cloud Datastore

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Event Store

Document Store

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

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

Punkte	1,14
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	4,49
Rang	#79	Overall
	#12	Document Stores

Website

drill.apache.org

www.eventstore.com

cloud.google.com/datastore

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

developers.eventstore.com

cloud.google.com/datastore/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Event Store Limited

Google

Erscheinungsjahr

2012

2008

2012

2008

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

7.2.4, September 2012

21.2, Februar 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GNU GPL

Open Source

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

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

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language (GQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C++
Java
PHP

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

mit Google App Engine

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-source replication using Paxos

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

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

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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7. Februar 2023, NetApp

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1. Januar 2023, The New York Times

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16. August 2016, TechCrunch

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