DBMS > Apache Drill vs. EventStoreDB vs. Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. EventStoreDB vs. Heroic vs. IBM Db2 Event Store vs. TerarkDB

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.

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Time Series DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	2,02
Rang	#124	Overall
	#22	Document Stores
	#59	Relational DBMS

Punkte	1,19
Rang	#173	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,27
Rang	#309	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#367	Overall
	#56	Key-Value Stores

Website

drill.apache.org

www.eventstore.com

github.com/spotify/heroic

www.ibm.com/products/db2-event-store

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

developers.eventstore.com

spotify.github.io/heroic

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Apache Software Foundation

Event Store Limited

Spotify

IBM

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2012

2014

2017

2016

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

21.2, Februar 2021

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free developer edition available

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

Java

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

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

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

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

Active-active shard replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

MapR to Speak on Stream Processing Systems, Apache Spark and Drill at Industry Events in January
31. Mai 2024, Yahoo Movies UK

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Apache Drill vs. Apache Spark — Which SQL query engine is better for you?
23. September 2019, Towards Data Science

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

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

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

bereitgestellt von Google News

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

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