DBMS > Apache Druid vs. MarkLogic vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. MarkLogic vs. Postgres-XL

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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

Operational and transactional Enterprise NoSQL database

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Native XML DBMS
RDF Store

ab Version 7
Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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	5,92
Rang	#58	Overall
	#10	Document Stores
	#1	Native XML DBMS
	#1	RDF Stores
	#6	Suchmaschinen

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

druid.apache.org

www.marklogic.com

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.marklogic.com

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

MarkLogic Corp.

Erscheinungsjahr

2012

2001

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

11.0, December 2022

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Mozilla public 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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Schema kann erzwungen werden

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL92

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API

Proprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

via XQuery or JavaScript

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Ãœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobs

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

ACID

can act as a resource manager in an XA/JTA transaction

ACID

MVCC

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

yes, with Range Indexes

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene

Benutzer 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

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6. Juni 2023, Business Wire

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