DBMS > Apache Druid vs. Postgres-XL vs. Rockset vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Postgres-XL vs. Rockset vs. Tkrzw

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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

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

A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS
Suchmaschine

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	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	0,82
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

www.postgres-xl.org/documentation

docs.rockset.com

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Rockset

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2012

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2019

2020

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

10 R1, Oktober 2018

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

Open Source

Apache Version 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++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
macOS

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

dynamic typing

nein

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

nein

ingestion from XML files supported

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL for querying

distributed, parallel query execution

Read-only SQL queries, including JOINs

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

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

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

horizontale Partitionierung

Automatic sharding

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

nein

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

using specific database classes

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

Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console

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

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21. Februar 2024, Dark Reading

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26. Februar 2024, GBHackers

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16. Juni 2022, The Next Platform

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18. Oktober 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

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20. Mai 2024, Blocks and Files

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17. Mai 2024, Datanami

Rockset launches native support for hybrid vector and text search to power AI apps
16. Mai 2024, SiliconANGLE News

Data Management News for the Week of May 17; Updates from Anomalo, DataStax, Rockset & More
16. Mai 2024, Solutions Review

Rockset targets cost control with latest database update
31. Januar 2024, TechTarget

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