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DBMS > Apache Druid vs. dBASE vs. Google Cloud Bigtable vs. Hawkular Metrics vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. dBASE vs. Google Cloud Bigtable vs. Hawkular Metrics vs. RocksDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessendBASE  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenRocksDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality datadBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,34
Rang#88  Overall
#48  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte10,34
Rang#44  Overall
#28  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte3,65
Rang#85  Overall
#11  Key-Value Stores
Websitedruid.apache.orgwww.dbase.comcloud.google.com/­bigtablewww.hawkular.orgrocksdb.org
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designwww.dbase.com/­support/­knowledgebasecloud.google.com/­bigtable/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidegithub.com/­facebook/­rocksdb/­wiki
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsAsthon TateGoogleCommunity supported by Red HatFacebook, Inc.
Erscheinungsjahr20121979201520142013
Aktuelle Version29.0.1, April 2024dBASE 2019, 20198.11.4, April 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2kommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoBSD
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaC++
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
DOS infodBase Classic
Windows infodBase Pro
gehostetLinux
OS X
Windows
Linux
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjaschemafreischemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingneinneinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
keine infoMit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werdengRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP RESTC++ API
Java API
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
dBase eigene IDEC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Go
Java
Python
Ruby
C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein infoDie IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.neinneinnein
Triggersneinneinneinja infovia Hawkular Alerting
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedkeineShardingSharding infobasierend auf Cassandrahorizontal partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage EngineskeineInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandraja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoNicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMSAtomic single-row operationsneinja
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemZugriffsrechte für Benutzer und RollenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinnein

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
DrittanbieterSpeedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Apache DruiddBASEGoogle Cloud BigtableHawkular MetricsRocksDB
DB-Engines Blog Posts

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3. Juni 2013, Paul Andlinger

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