DBMS > Apache Druid vs. EJDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. EJDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Newts

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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

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Document Store

Event Store
Time Series DBMS

Time Series 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	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

druid.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

www.ibm.com/products/db2-event-store

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

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

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Softmotions

IBM

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2012

2017

2014

Aktuelle Version

30.0.0, Juni 2024

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

GPLv2

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache 2.0

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 und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

serverlos

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X
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

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

In-process Library

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

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

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

Active-active shard replication

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

Apache® Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers’ Choice Awards
26. Januar 2024, Business Wire

Imply Announces the Availability of Imply Polaris, a Database-as-a-Service Built from Apache Druid, on Microsoft Azure
26. Juni 2024, Yahoo Finance

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

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

How to connect DataGrip to Apache Druid
18. Oktober 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Mudhakar Srivatsa
11. Dezember 2023, IBM Research

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’
3. Juni 2019, Datanami

bereitgestellt von Google News

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