DBMS > Apache Druid vs. Firebolt vs. SQream DB vs. Teradata vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Firebolt vs. SQream DB vs. Teradata vs. Valentina Server

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

Highly scalable cloud data warehouse and analytics product

Forked from Clickhouse

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	3,25
Rang	#90	Overall
	#47	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	1,73
Rang	#140	Overall
	#63	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Punkte	44,87
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Punkte	0,21
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.firebolt.io

docs.sqream.com

docs.teradata.com

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Firebolt Analytics Inc.

SQream Technologies

Teradata

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2012

2020

2017

1984

1999

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

2022.1.6, Dezember 2022

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

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++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

gehostet

Linux

gehostet
Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

.Net
ODBC
RESTful HTTP API

.Net
JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Go
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions in Python

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

horizontal and vertical partitioning

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

abhängig von Storage layer

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

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

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

DB-Engines Blog Posts

Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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