DBMS > Apache Drill vs. Postgres-XL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Postgres-XL 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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,82
Rang	#128	Overall
	#24	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,41
Rang	#261	Overall
	#121	Relational DBMS

Punkte	0,07
Rang	#350	Overall
	#151	Relational DBMS

Website

drill.apache.org

www.postgres-xl.org

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

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

www.postgres-xl.org/documentation

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

1987

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

10 R1, Oktober 2018

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

distributed, parallel query execution

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
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

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

MVCC

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

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
23. September 2019, Towards Data Science

MapR Advances Support for Flexible and High Performance Analytics on JSON and S3 Data with Apache Drill
30. Januar 2019, Business Wire

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

Update Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
30. März 2022, InApps Technology

Apache Arrow Targets High Performance for Big Data Systems
17. Februar 2016, The Next Platform

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