DBMS > Apache Druid vs. FeatureBase vs. RDF4J vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. FeatureBase vs. RDF4J vs. SpaceTime

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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

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational 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	0,22
Rang	#309	Overall
	#139	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

druid.apache.org

www.featurebase.com

rdf4j.org

www.mireo.com/spacetime

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.featurebase.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Mireo

Erscheinungsjahr

2012

2017

2004

2020

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

2022, May 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
macOS

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schema-less columns are supported

RDF Schemas

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL queries

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Java
Python

Java
PHP
Python

C#
C++
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

keine

Fixed-grid hypercubes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

Real-time block device replication (DRBD)

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

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. Januar 2024, Datanami

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21. Februar 2024, Dark Reading

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

Imply Announces Automatic Schema Discovery for Apache Druid, Reinforcing Druid's Leadership for Real-Time ...
6. Juni 2023, Business Wire

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

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