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

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

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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

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

A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS
Suchmaschine

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

Punkte	2,85
Rang	#96	Overall
	#50	Relational DBMS
	#6	Time Series DBMS

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#318	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	1,07
Rang	#180	Overall
	#31	Document Stores

Website

druid.apache.org

impala.apache.org

rockset.com

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

impala.apache.org/impala-docs.html

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

docs.rockset.com

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Open Source, formerly Basho Technologies

Rockset

Erscheinungsjahr

2012

2013

2015

2019

Aktuelle Version

30.0.0, Juni 2024

4.1.0, Juni 2022

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

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++

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

Linux
OS X

gehostet

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

dynamic typing

XML Unterstützung

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

nein

ingestion from XML files supported

Sekundärindizes

eingeschränkt

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL-like DML and DDL statements

yes, limited

Read-only SQL queries, including JOINs

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

Automatic sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console

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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21. Februar 2024, Dark Reading

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
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26. Januar 2024, businesswire.com

Apache Druid Takes Its Place In The Pantheon Of Databases
16. Juni 2022, The Next Platform

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29. Juli 2021, iProgrammer

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28. November 2017, SDTimes.com

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28. November 2017, Datanami

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12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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Is Riak A Good NoSQL Database Option For Enterprises?
1. Juli 2019, AIM

Best open source databases for IoT applications
26. Mai 2017, Open Source For You

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21. Juni 2024, The Verge

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26. Juni 2024, CRN

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25. Juni 2024, InfoWorld

An Analysis Of OpenAI’s Acquisition Of Rockset And Its Strategic Significance
24. Juni 2024, Forbes

OpenAI Nabs Rockset for Real-Time AI
21. Juni 2024, Datanami

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