DBMS > Apache Drill vs. HBase vs. RDF4J vs. Snowflake

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. HBase vs. RDF4J vs. Snowflake

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Wide Column Store

RDF Store

Relational 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	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	121,33
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

hbase.apache.org/book.html

rdf4j.org/documentation

docs.snowflake.net/manuals/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Snowflake Computing Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2008

2004

2014

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Java
PHP
Python

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

user defined functions

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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 Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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3. Januar 2022, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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