DBMS > Apache Druid vs. Hazelcast vs. Hypertable vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Hazelcast vs. Hypertable vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

A widely adopted in-memory data grid

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Key-Value Store

Wide Column Store

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

druid.apache.org

hazelcast.com

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

hazelcast.org/imdg/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Hazelcast

Hypertable Inc.

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2008

2009

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

5.3.6, November 2023

0.9.8.11, Maerz 2016

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Linux
OS X

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

the object must implement a serialization strategy

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

C++ API
Thrift

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Event Listeners, Executor Services

nein

Erlang

Triggers

nein

Events

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Replicated Map

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

nein

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

Role-based access control

nein

yes, using Riak Security

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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16. Juni 2022, The Next Platform

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31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

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22. August 2019, Packt Hub

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22. September 2023, InformationWeek

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26. August 2018, InfoQ.com

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20. August 2015, Datanami

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