DBMS > Apache Druid vs. BigchainDB vs. Cubrid vs. Riak KV vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. BigchainDB vs. Cubrid vs. Riak KV vs. Teradata

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

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series 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	0,85
Rang	#208	Overall
	#35	Document Stores

Punkte	1,04
Rang	#187	Overall
	#87	Relational DBMS

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	44,87
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

druid.apache.org

www.bigchaindb.com

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.teradata.com

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

cubrid.org/manuals

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

docs.teradata.com

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

OpenSource, formerly Basho Technologies

Teradata

Erscheinungsjahr

2012

2016

2008

2009

1984

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

11.0, Jaenner 2021

3.2.0, Dezember 2022

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

Python

C, C++, Java

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X

gehostet
Linux

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

CLI Client
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API
Native Erlang Interface

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Erlang

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

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

yes

fine grained access rights according to SQL-standard

yes, using Riak Security

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

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

Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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