DBMS > Apache Druid vs. EJDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. EJDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. STSdb

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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)

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Document Store

Wide Column Store

Key-Value Store

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	3,55
Rang	#80	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,03
Rang	#365	Overall
	#54	Key-Value Stores

Website

druid.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

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

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Softmotions

Microsoft

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2011

Aktuelle Version

30.0.0, Juni 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz 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.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

serverlos

gehostet

Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

In-process Library

RESTful HTTP API

.NET Client 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

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

C#
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

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

keine

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

optimistic Locking

nein

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 based on private key authentication or shared access signatures

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

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26. Juni 2024, Business Wire

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21. Februar 2024, Dark Reading

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
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Apache® Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers’ Choice Awards
26. Januar 2024, Business Wire

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

bereitgestellt von Google News

How to use Azure Table storage in .Net
10. Juli 2024, InfoWorld

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
23. Juli 2024, Simplilearn

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5. Mai 2015, azure.microsoft.com

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

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14. April 2017, Experts Exchange

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