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DBMS > Apache Druid vs. InterSystems Caché vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. InterSystems Caché vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenInterSystems Caché  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataA multi-model DBMS and application serverBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,59
Rang#111  Overall
#54  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte3,59
Rang#92  Overall
#18  Key-Value Stores
#1  Object oriented DBMS
#46  Relational DBMS
Punkte0,55
Rang#225  Overall
#108  Relational DBMS
Websitedruid.apache.orgwww.intersystems.com/­products/­cachewww.postgres-xl.org
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designdocs.intersystems.comwww.postgres-xl.org/­documentation
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsInterSystems
Erscheinungsjahr201219972014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Version0.20.0, Oktober 20202017.2, Oktober 201710 R1, Oktober 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2kommerziellOpen Source infoMozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Datenschemaja infoschema-less columns are supporteddepending on used data modelja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja infoXML type, but no XML query functionality
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingjaja infodistributed, parallel query execution
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
.NET Client API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
C#
C++
Java
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjabenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedkeinehorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage EnginesSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACID infoMVCC
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemAccess rights for users, groups and rolesBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
Apache DruidInterSystems CachéPostgres-XL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Study: Big Data Saves Lives, And Patient Safeguards Are Needed
2. Dezember 2020, insideBIGDATA

Apache Druid Adds Ranger Integration
24. August 2020, iProgrammer

Do NoSQL Databases Need Schemas?
28. November 2020, insideBIGDATA

Imply Simplifies Cloud Deployment & Operations for Apache Druid
30. Januar 2020, Business Wire

Apache Druid Improves Compaction
4. Februar 2020, iProgrammer

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InterSystems
5. März 2019, International Spectrum Magazine

Bishop Fox Researchers Discover High-Risk Vulnerability in InterSystems Application
24. Juli 2019, PRNewswire

Vulns in Open Source EHR Puts Patient Health Data ...
15. Juli 2020, Dark Reading

Cache
5. März 2019, International Spectrum Magazine

Multivalue Database Listing
5. März 2019, International Spectrum Magazine

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Building a scalable PostgreSQL solution
14. April 2019, Packt Hub

The States Can't Blockchain
1. März 2020, Coindesk

When PostgreSQL Doesn't Scale Well Enough
18. April 2016, DZone News

PostgreSQL vs. Hadoop
20. August 2016, DZone News

Schedule for 2ndQuadrant PostgreSQL Conference 2017 Announced
28. September 2017, PR Newswire

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INTERSYSTEMS CACHE DEVELOPER
Dynamic Interactive Business Systems, Chicago, IL

Software Engineer I
Mass General Brigham(PHS), Somerville, MA

Quality Engineer
Ontario Systems, Muncie, IN

Operational Database Administrator
The Vancouver Clinic, Vancouver, WA

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