DBMS > Apache Druid vs. Bangdb vs. BigObject vs. Heroic vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Bangdb vs. BigObject vs. Heroic vs. SwayDB

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

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

druid.apache.org

bangdb.com

bigobject.io

github.com/spotify/heroic

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.bangdb.com

docs.bigobject.io

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Sachin Sinha, BangDB

BigObject, Inc.

Spotify

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2015

2014

2018

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

BangDB 2.0, October 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

BSD 3

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL like support with command line tool

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C
C#
C++
Java
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

nein

Triggers

nein

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

yes (enterprise version only)

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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26. Januar 2024, Datanami

'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers
21. Februar 2024, Dark Reading

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
26. Februar 2024, GBHackers

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

How to connect DataGrip to Apache Druid | by Zisis Flokas
18. Oktober 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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