DBMS > Apache Druid vs. Firebird vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Firebird vs. Spark SQL

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Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

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	20,82
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

druid.apache.org

www.firebirdsql.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Firebird Foundation

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2014

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

5.0.0, Jaenner 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Initial Developer's Public License

Open Source

Apache 2.0

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 und C++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

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-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PSQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Source-Replica Replikation

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

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

nein

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

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6. September 2023, Country and Town House

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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