DBMS > Apache Druid vs. Hyprcubd vs. RDF4J vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Hyprcubd vs. RDF4J vs. STSdb

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd 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

Serverless Time Series DBMS

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

Key-Value Store

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	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,10
Rang	#357	Overall
	#51	Key-Value Stores

Website

druid.apache.org

hyprcubd.com (offline)

rdf4j.org

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Hyprcubd, Inc.

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2004

2011

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

gRPC (https)

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Java
PHP
Python

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

token access

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards
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

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

How to install the Apache Druid real-time analytics database on Ubuntu-based Linux distributions
25. Mai 2022, TechRepublic

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk