DBMS > Apache Drill vs. NSDb vs. OpenQM vs. SwayDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. NSDb vs. OpenQM vs. SwayDB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
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	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

nsdb.io

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

swaydb.simer.au

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

nsdb.io/Architecture

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Rocket Software, originally Martin Phillips

Simer Plaha

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2017

1993

2018

1987

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

3.4-12

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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, Scala

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

Java
Scala

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

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

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Access rights can be defined down to the item level

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

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

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

Apache Drill improves big data SQL query engine
31. August 2021, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk