DBMS > Apache Druid vs. EsgynDB vs. LeanXcale vs. MonetDB vs. OrientDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. EsgynDB vs. LeanXcale vs. MonetDB vs. OrientDB

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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial 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	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	3,19
Rang	#93	Overall
	#16	Document Stores
	#7	Graph DBMS
	#14	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

www.monetdb.org/Documentation

www.orientdb.com/docs/last/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Esgyn

LeanXcale

MonetDB BV

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Erscheinungsjahr

2012

2015

2004

2010

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.2.29, Maerz 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Version 2

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++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL for querying

through Apache Derby

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like query language, no joins

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Scala

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

Java, Javascript

Triggers

nein

Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-replica replication available in experimental status

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

could be achieved with distributed queries

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

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

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