DBMS > Apache Druid vs. ClickHouse vs. Hazelcast vs. MySQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. ClickHouse vs. Hazelcast vs. MySQL

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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

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

A widely adopted in-memory data grid

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

Document Store
Spatial DBMS

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	15,88
Rang	#37	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	5,72
Rang	#59	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	1029,49
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

clickhouse.com/docs

hazelcast.org/imdg/docs

dev.mysql.com/doc

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Clickhouse Inc.

Hazelcast

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Erscheinungsjahr

2012

2016

2008

1995

Aktuelle Version

30.0.0, Juni 2024

v24.6.2.17-stable, Juli 2024

5.3.6, November 2023

9.0.0, Juli 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

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.

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.

Implementierungssprache

Java

C++

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

FreeBSD
Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
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

the object must implement a serialization strategy

Sekundärindizes

yes

SQL

Support of SQL

SQL for querying

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Event Listeners, Executor Services

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

key based and custom

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

Replicated Map

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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5. April 2018, Matthias Gelbmann

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
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