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DBMS > Apache Druid vs. EsgynDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Table Storage

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. EsgynDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Table Storage

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessen
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 TrafodionTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSTime Series DBMSWide Column Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,25
Rang#90  Overall
#47  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte4,04
Rang#77  Overall
#6  Wide Column Stores
Websitedruid.apache.orgwww.esgyn.cngithub.com/­spotify/­heroicazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tables
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designspotify.github.io/­heroic
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsEsgynSpotifyMicrosoft
Erscheinungsjahr2012201520142012
Aktuelle Version29.0.1, April 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2kommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
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
Linuxgehostet
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaja infovia Elasticsearchnein
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingjaneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
ADO.NET
JDBC
ODBC
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJava Stored Proceduresneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage EnginesMulti-source replication between multi datacentersjaja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinnein
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 based on private key authentication or shared access signatures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache DruidEsgynDBHeroicMicrosoft Azure Table Storage
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards
26. Januar 2024, Datanami

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

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
26. Februar 2024, GBHackers

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

How to connect DataGrip to Apache Druid | by Zisis Flokas
18. Oktober 2021, Towards Data Science

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

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

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, Microsoft

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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