DBMS > Apache Drill vs. Google Cloud Spanner vs. NSDb vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Google Cloud Spanner vs. NSDb vs. Trafodion

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,90
Rang	#126	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	2,69
Rang	#101	Overall
	#51	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

drill.apache.org

cloud.google.com/spanner

nsdb.io

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

cloud.google.com/spanner/docs

nsdb.io/Architecture

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Google

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2012

2017

2014

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java, Scala

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

Query statements complying to ANSI 2011

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
JDBC

At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication with 3 replicas for regional instances.

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

using Google Cloud Dataflow

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Strict serializable isolation

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Using Apache Lucene

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

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

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
27. September 2019, Towards Data Science

MapR Advances Support for Flexible and High Performance Analytics on JSON and S3 Data with Apache Drill
30. Januar 2019, Business Wire

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

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

bereitgestellt von Google News

Google Cloud Spanner gets dual-region configuration option
23. Juli 2024, InfoWorld

Google Cloud adds graph and vector search features to Spanner database
2. August 2024, Techzine Europe

Google Cloud Enhances Spanner with Dual-Region Configuration
1. August 2024, InfoQ.com

New features make Google's Spanner a database for AI
1. August 2024, TechTarget

Google Cloud expands its database portfolio with new AI capabilities
1. August 2024, TechCrunch

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