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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. HEAVY.AI vs. Teradata vs. Tibero

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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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

A secure RDBMS, designed for easy portability from Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series 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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Punkte	1,78
Rang	#140	Overall
	#64	Relational DBMS

Website

druid.apache.org

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.teradata.com

us.tmaxsoft.com/products/tibero

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.heavy.ai

docs.teradata.com

technet.tmaxsoft.com/upload/download/online/tibero/pver-20150504-000002/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

HEAVY.AI, Inc.

Teradata

TmaxSoft

Erscheinungsjahr

2012

2016

1984

2003

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

5.10, Jänner 2022

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

6, April 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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++ and CUDA

C and Assembler

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

gehostet
Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
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

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

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

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

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Tibero CLI

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

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

C
C#
C++
Cobol
Java
Objective-C
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Persistent Stored Procedure (PSM)

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

Round robin

Sharding

Hashing

horizontale Partitionierung

by range, hash, list or composite

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Multi-Source Replikation

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

planned for next version

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard (SQL 92, SQL 99)

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

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