DBMS > Apache Drill vs. IBM Db2 Event Store vs. RavenDB vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. IBM Db2 Event Store vs. RavenDB vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series 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	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

drill.apache.org

www.ibm.com/products/db2-event-store

ravendb.net

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

ravendb.net/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Apache Software Foundation

IBM

Hibernating Rhinos

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2017

2010

2009

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

2.0

5.4, Juli 2022

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free developer edition available

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

C und C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language (RQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

C++

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Authorization levels configured per client per database

yes, using Riak Security

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
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19. Mai 2015, Datanami

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Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
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31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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14. Mai 2021, The New Stack

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15. Mai 2019, Datanami

How I Created a RavenDB Python Client
23. September 2016, Visual Studio Magazine

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13. Januar 2015, Data Center Knowledge

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

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28. Mai 2015, DatacenterDynamics

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