DBMS > Apache Drill vs. Hive vs. LeanXcale vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Hive vs. LeanXcale vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

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	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

LeanXcale

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2015

2010

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

3.1.3, April 2022

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

for development

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like DML and DDL statements

through Apache Derby

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C++
Java
PHP
Python

C
Java
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Snapshots und Command Logging

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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31. August 2021, PR Newswire

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30. Januar 2014, Datanami

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1. Februar 2017, eWeek

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29. Januar 2015, ADT Magazine

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