DBMS > Apache Drill vs. GridDB vs. Transbase vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. GridDB vs. Transbase vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

Spatial DBMS
Time Series 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	1,91
Rang	#123	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	0,05
Rang	#355	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	9,62
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

griddb.net

www.transaction.de/en/products/transbase.html

www.vertica.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.griddb.net

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

vertica.com/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Toshiba Corporation

Transaction Software GmbH

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2012

2013

1987

2005

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

5.1, August 2022

Transbase 8.3, 2022

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

kommerziell

Development Lizenz gratis

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at container level

ACID

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

Access rights for users can be defined per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

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, businesswire.com

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

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

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Now Features Scale-Out and Scale-Up combo for Petabyte-scale Data Management
3. Dezember 2019, global.toshiba

’s SQL Interface, Aims to Accelerate Open Innovation
17. Juni 2020, global.toshiba

TOSHIBA DIGITAL SOLUTIONS CORPORATION
1. November 2020, global.toshiba

IoT: Opt for the Right Open Source Database
11. August 2023, Open Source For You

Toshiba Digital Solutions collaborates with DATAFLUCT to Deliver a Machine Learning Solution that Optimizes Store Visitors Prediction ~ The integration of Cloud Data Infrastructure and Auto Machine Learning enables accurate prediction without experts inter
21. April 2021, global.toshiba

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Vertica on Kubernetes
20. Juni 2024, OpenText

What’s New in OpenText Vertica
10. Januar 2024, OpenText

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

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31. Mai 2024, Data Center Knowledge

Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK
11. Februar 2021, AWS Blog

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