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DBMS > Apache Druid vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. InterSystems Caché

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. InterSystems Caché

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenInterSystems Caché  Xaus Vergleich ausschliessen
Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA multi-model DBMS and application server
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSKey-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,29
Rang#95  Overall
#49  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte0,23
Rang#319  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte3,58
Rang#92  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte62,59
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Websitedruid.apache.orgwww.esgyn.cncloud.google.com/­bigtablehive.apache.orgwww.intersystems.com/­products/­cache
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designcloud.google.com/­bigtable/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.intersystems.com
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsEsgynGoogleApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltInterSystems
Erscheinungsjahr20122015201520121997
Aktuelle Version29.0.1, April 20243.1.3, April 20222018.1.4, Mai 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2kommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, JavaJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
LinuxgehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMAIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjaschemafreijadepending on used data model
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesjajaneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingjaneinSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
ADO.NET
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
Thrift
.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
PHP
Python
C#
C++
Java
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJava Stored Proceduresneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationja
Triggersneinneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedShardingShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage EnginesMulti-source replication between multi datacentersInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjajaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDAtomic single-row operationsneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAccess rights for users, groups and roles

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
Apache DruidEsgynDBGoogle Cloud BigtableHiveInterSystems Caché
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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24. Juli 2019, PR Newswire

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21. September 2023, ClearanceJobs

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12. Februar 2022, CRN

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24. Juni 2022, IBM

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9. Juli 2016, Data Science Central

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