DBMS > Apache Druid vs. EJDB vs. GeoSpock vs. Infobright

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. EJDB vs. GeoSpock vs. Infobright

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

GeoSpock seems to be discontinued. Therefore it will be excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Spatial and temporal data processing engine for extreme data scale

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,96
Rang	#194	Overall
	#91	Relational DBMS

Website

druid.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

geospock.com

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Softmotions

GeoSpock

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2005

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

2.0, September 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

GPLv2

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

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

Java, Javascript

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

serverlos

gehostet

Linux
Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

temporal, categorical

nein

Knowledge Grid Technology used instead

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

ANSI SQL for query only (using Presto)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

In-process Library

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

keine

Automatic sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

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

nein

Access rights for users can be defined per table

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

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

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