DBMS > Apache Drill vs. Hive vs. TimesTen vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Hive vs. TimesTen vs. Tkrzw

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

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

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	2,02
Rang	#124	Overall
	#22	Document Stores
	#59	Relational DBMS

Punkte	59,76
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	1,36
Rang	#161	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

drill.apache.org

hive.apache.org

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

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

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2012

1998

2020

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

3.1.3, April 2022

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache Version 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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C++
Java
PHP
Python

C
C++
Java
PL/SQL

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

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 or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

MapR to Speak on Stream Processing Systems, Apache Spark and Drill at Industry Events in January
31. Mai 2024, Yahoo Movies UK

Apache Drill vs. Apache Spark — Which SQL query engine is better for you?
23. September 2019, Towards Data Science

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges
19. Mai 2015, Datanami

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

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

GC Tuning for Improved Presto Reliability
11. Januar 2024, Uber

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk