DBMS > Apache Druid vs. Apache Impala vs. EsgynDB vs. JanusGraph vs. KairosDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Apache Impala vs. EsgynDB vs. JanusGraph vs. KairosDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Analytic DBMS für Hadoop

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,94
Rang	#129	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Website

github.com/kairosdb/kairosdb

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.janusgraph.org

kairosdb.github.io

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Esgyn

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Erscheinungsjahr

2012

2013

2015

2017

2013

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

4.1.0, Juni 2022

0.6.3, Februar 2023

1.2.2, November 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

C++

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Clojure
Java
Python

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

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New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
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6. Juni 2023, SiliconANGLE News

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6. Juni 2023, Business Wire

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29. Juli 2021, iProgrammer

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28. November 2017, SDTimes.com

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14. Juli 2022, Datanami

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24. Juni 2022, InfoWorld

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12. März 2017, Uber

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13. Januar 2017, Datanami

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8. August 2019, ibm.com

Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph | by Edward Elson Kosasih
12. Oktober 2020, Towards Data Science

Compose for JanusGraph arrives on Bluemix
15. September 2017, ibm.com

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3. Oktober 2019, The New Stack

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Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

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