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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. MarkLogic vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Drill  Xaus Vergleich ausschliessenMarkLogic  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungSchema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud StorageOperational and transactional Enterprise NoSQL databaseScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Document Store
Native XML DBMS
RDF Store infoab Version 7
Suchmaschine
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,02
Rang#124  Overall
#22  Document Stores
#59  Relational DBMS
Punkte5,18
Rang#63  Overall
#11  Document Stores
#1  Native XML DBMS
#1  RDF Stores
#7  Suchmaschinen
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websitedrill.apache.orgwww.progress.com/­marklogicvitess.io
Technische Dokumentationdrill.apache.org/­docswww.progress.com/­marklogic/­documentationvitess.io/­docs
EntwicklerApache Software FoundationMarkLogic Corp.The Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr201220012013
Aktuelle Version1.20.3, Jaenner 202311.0, December 202215.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Go
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemaschemafreischemafrei infoSchema kann erzwungen werdenja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja
Sekundärindizesneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL SELECT statement is SQL:2003 compliantja infoSQL92ja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API infoProprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC++C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja infovia XQuery or JavaScriptja infoproprietäre Syntax
Triggersneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoÃœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobsnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate ConsistencyEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infocan act as a resource manager in an XA/JTA transactionACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenDepending on the underlying data sourcejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenDepending on the underlying data sourceyes, with Range Indexesja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleDepending on the underlying data sourceRollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und SubdokumentenebeneBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache DrillMarkLogicVitess
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

bereitgestellt von Google News

MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024
22. April 2024, Medium

Database Platform to Simplify Complex Data | Progress Marklogic
7. Februar 2023, Progress Software

AI can make logistics data as valuable as intelligence or operational data for mission success
17. April 2024, Breaking Defense

Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes
1. Februar 2024, release.nl

Intelligence for multi-domain warfighters can now be sourced from logistics operations
13. Mai 2024, Breaking Defense

bereitgestellt von Google News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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