DBMS > Apache Druid vs. Google BigQuery vs. Linter

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Google BigQuery vs. Linter

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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

Large scale data warehouse service with append-only tables

RDBMS for high security requirements

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	3,44
Rang	#93	Overall
	#49	Relational DBMS
	#6	Time Series DBMS

Punkte	45,62
Rang	#24	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#335	Overall
	#143	Relational DBMS

Website

druid.apache.org

cloud.google.com/bigquery

linter.ru/en

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

cloud.google.com/bigquery/docs

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Google

relex.ru/en

Erscheinungsjahr

2012

2010

1990

Aktuelle Version

0.22.1, Dezember 2021

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 und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

gehostet

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

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

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

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

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

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

Drittanbieter

SQLFlow: Provides a visual representation of the overall flow of data. Automated SQL data lineage analysis across Databases, ETL, Business Intelligence, Cloud and Hadoop environments by parsing SQL Script and stored procedure.
» mehr

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Fresh details revealed about Netflix data platform, amid gaming, metaverse pressure
24. Januar 2022, The Stack

The Rise of a New Analytics Hero in 2022
10. Januar 2022, socPub

Rise of Analytics Heroes and Other Trends to Watch Out for in 2022
6. Januar 2022, CXOToday.com

Imply to Debut Accreditation Program for Apache Druid® Basics, Giving Developers the Foundation for Building Modern Analytics Applications
27. Oktober 2021, Business Wire

Why are your IT people so miserable? Log4j2itis
29. Dezember 2021, Computerworld

bereitgestellt von Google News

Jobangebote

Data Engineer
Capgemini, Bristol, CT

Data Engineer
StrongArm Technologies, New York State

DevOps Engineer
Vic.ai, New York State

Software Engineer
Column6, New York, NY

Software Engineer All Seniority Levels
f5, San Jose, CA

Presales Engineer - Voltage Data Privacy & Protection
Micro Focus, Sunnyvale, CA

jobs by

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk