DBMS > Apache Druid vs. Hypertable vs. SWC-DB vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Hypertable vs. SWC-DB vs. Yanza

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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.

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Wide Column Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	3,25
Rang	#90	Overall
	#47	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

druid.apache.org

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

yanza.com

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Hypertable Inc.

Alex Kashirin

Yanza

Erscheinungsjahr

2012

2009

2020

2015

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

0.9.8.11, Maerz 2016

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

Open Source

GPL V3

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Linux

Windows

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

Sekundärindizes

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

C++ API
Thrift

Proprietäres Protokoll
Thrift

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

C++

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

keine

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

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

nein

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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18. Oktober 2021, Towards Data Science

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22. August 2019, Packt Hub

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31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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