DBMS > Apache Druid vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SpaceTime vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SpaceTime vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. 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

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Wide Column Store

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational 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	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,03
Rang	#392	Overall
	#8	Spatial DBMS

Website

druid.apache.org

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

www.mireo.com/spacetime

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Microsoft

Mireo

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2012

2020

2014

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

gehostet

Linux

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

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

C#
C++
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Fixed-grid hypercubes

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

Real-time block device replication (DRBD)

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

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

optimistic Locking

nein

ACID

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

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

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

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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

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

Imply advances Apache Druid real-time analytics database
20. September 2022, TechTarget

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Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, Microsoft

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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