DBMS > Apache Drill vs. Hazelcast vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Hazelcast vs. SpatiaLite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A widely adopted in-memory data grid

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

drill.apache.org

hazelcast.com

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

hazelcast.org/imdg/docs

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Hazelcast

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2012

2008

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

5.3.6, November 2023

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Event Listeners, Executor Services

nein

Triggers

nein

Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

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 selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Role-based access control

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

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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23. September 2019, Towards Data Science

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