DBMS > Apache Drill vs. EventStoreDB vs. FeatureBase vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. EventStoreDB vs. FeatureBase vs. TerarkDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Event Store

Relational DBMS

Key-Value 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	0,26
Rang	#304	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#377	Overall
	#58	Key-Value Stores

Website

drill.apache.org

www.eventstore.com

www.featurebase.com

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

developers.eventstore.com

docs.featurebase.com

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Apache Software Foundation

Event Store Limited

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2012

2017

2016

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

21.2, Februar 2021

2022, May 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

restricted open source version available

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

Linux
Windows

Linux
macOS

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

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Java
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

yes, using Linux fsync

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

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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23. September 2019, Towards Data Science

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9. Juni 2016, TheServerSide.com

Using Apache Iceberg for Developing Modern Data Tables
3. Oktober 2023, Open Source For You

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19. Mai 2015, Datanami

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11. April 2016, The New Stack

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12. September 2022, Austin Business Journal

The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021
7. Dezember 2021, CRN

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

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A Chinese company is making the cloud 200x faster · TechNode
3. Juli 2017, TechNode

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