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DBMS > Apache Druid vs. H2 vs. Lovefield vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. H2 vs. Lovefield vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenH2  Xaus Vergleich ausschliessenLovefield  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL Azure  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataFull-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScriptRelationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL ServerOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMSDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,85
Rang#96  Overall
#50  Relational DBMS
#6  Time Series DBMS
Punkte7,57
Rang#47  Overall
#30  Relational DBMS
Punkte0,22
Rang#306  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte72,95
Rang#16  Overall
#11  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#244  Overall
#114  Relational DBMS
Websitedruid.apache.orgwww.h2database.comgoogle.github.io/­lovefieldazure.microsoft.com/­en-us/­products/­azure-sql/­databasesplicemachine.com
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designwww.h2database.com/­html/­main.htmlgithub.com/­google/­lovefield/­blob/­master/­docs/­spec_index.mddocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­azure-sqlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsThomas MuellerGoogleMicrosoftSplice Machine
Erscheinungsjahr20122005201420102014
Aktuelle Version30.0.0, Juni 20242.2.220, Juli 20232.1.12, February 2017V123.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2Open Source infodual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)Open Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaJavaScriptC++Java
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMserver-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js) infotested with Chrome, Firefox, IE, SafarigehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesjajajajaja
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingjaSQL-like query language infovia JavaScript builder patternjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
JavaJavaScript.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJava Stored Procedures and User-Defined FunctionsneinTransact SQLja infoJava
TriggersneinjaUsing read-only observersjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedkeinekeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage EnginesWith clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a databasekeineja, immer mindestens 3 Replikas vorhandenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjajajaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)jajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajayes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Databasejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja infousing MemoryDBja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles according to 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

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Weitere Ressourcen
Apache DruidH2LovefieldMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL AzureSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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