DBMS > Apache Druid vs. MonetDB vs. Trafodion vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. MonetDB vs. Trafodion vs. Vitess

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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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial 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	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

www.monetdb.org/Documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

vitess.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

MonetDB BV

Apache Software Foundation, originally developed by HP

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2012

2004

2014

2013

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

2.3.0, Februar 2019

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schema-less columns are supported

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

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

Java Stored Procedures

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

keine

Source-replica replication available in experimental status

ja, durch HBase

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

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16. Juni 2022, The Next Platform

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18. Oktober 2021, Towards Data Science

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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9. Dezember 2021, Datanami

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6. April 2018, Data Science Central

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14. Januar 2020, Towards Data Science

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4. September 2019, Open Source For You

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24. Januar 2018, The New Stack

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

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16. Juli 2022, Embedded Computing Design

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18. Mai 2021, Datanami

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18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Serves up Vitess-Powered Serverless MySQL
23. November 2021, The New Stack

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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