DBMS > Apache Drill vs. OpenQM vs. TimescaleDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. OpenQM vs. TimescaleDB vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Multivalue DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

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

Website

drill.apache.org

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

www.timescale.com

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

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

docs.timescale.com

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Rocket Software, originally Martin Phillips

Timescale

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

1993

2017

1987

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

3.4-12

2.13.0, November 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

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

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

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23. September 2019, Towards Data Science

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

Using Apache Iceberg for Developing Modern Data Tables
3. Oktober 2023, Open Source For You

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31. August 2021, TechTarget

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

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TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL to power IoT and time-series workloads | Azure updates
18. März 2019, azure.microsoft.com

Visualizing IoT Data at Scale With Hopara and TimescaleDB
16. Mai 2023, Embedded Computing Design

Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
22. Februar 2022, Business Wire

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