DBMS > Apache Druid vs. Apache Impala vs. HBase vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Apache Impala vs. HBase vs. Riak TS

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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

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	3,25
Rang	#90	Overall
	#47	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	27,97
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

druid.apache.org

impala.apache.org

hbase.apache.org

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

impala.apache.org/impala-docs.html

hbase.apache.org/book.html

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2013

2008

2015

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

4.1.0, Juni 2022

2.3.4, Jaenner 2021

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

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++

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
OS X

Datenschema

schema-less columns are supported

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL-like DML and DDL statements

nein

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Coprocessors in Java

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

nein

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

DB-Engines Blog Posts

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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