DBMS > Apache Drill vs. Faircom DB vs. Kinetica vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Faircom DB vs. Kinetica vs. Lovefield

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

www.faircom.com/products/faircom-db

www.kinetica.com

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

docs.kinetica.com

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Apache Software Foundation

FairCom Corporation

Kinetica

Google

Erscheinungsjahr

2012

1979

2012

2014

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

V12, November 2020

7.1, August 2021

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Restricted, free version available

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

ANSI C, C++

C, C++

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Linux

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

schemafrei

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

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

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

.Net, JavaScript, C/C++

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

Source-Replica Replikation

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
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

GPU vRAM or System RAM

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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

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 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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FairCom kicks off new era of database technology USA - English
10. November 2020, PR Newswire

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Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

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18. März 2024, SiliconANGLE News

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18. März 2024, GlobeNewswire

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20. März 2024, Datanami

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

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