DBMS > Apache Druid vs. Heroic vs. OrigoDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Heroic vs. OrigoDB vs. XTDB

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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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A fully ACID in-memory object graph database

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

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	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

druid.apache.org

github.com/spotify/heroic

origodb.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

spotify.github.io/heroic

origodb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Spotify

Robert Friberg et al

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2014

2009

under the name LiveDB

2019

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

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

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

.Net

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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 authorization

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Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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26. Januar 2024, Datanami

'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers
21. Februar 2024, Dark Reading

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
26. Februar 2024, GBHackers

Imply Announces Automatic Schema Discovery for Apache Druid, Reinforcing Druid's Leadership for Real-Time ...
6. Juni 2023, Business Wire

Apache Druid Takes Its Place In The Pantheon Of Databases
16. Juni 2022, The Next Platform

bereitgestellt von Google News

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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