DBMS > Apache Hive vs. ClickHouse vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. ClickHouse vs. Heroic

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	70,08
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	18,61
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,02
Rang	#373	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

hive.apache.org

clickhouse.com

github.com/spotify/heroic

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

clickhouse.com/docs

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Clickhouse Inc.

Spotify

Erscheinungsjahr

2012

2016

2014

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

v24.6.2.17-stable, Juli 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

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++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
macOS

Datenschema

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

yes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

key based and custom

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

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

Design patterns for implementing Hive Metastore for Amazon EMR on EKS
28. Februar 2025, AWS Blog

Mastering Hadoop, Part 3: Hadoop Ecosystem: Get the most out of your cluster
15. März 2025, Towards Data Science

What Is Apache Iceberg?
18. Dezember 2024, IBM

Pinot for Low-Latency Offline Table Analytics
29. August 2024, Uber

Presto SQL + S3 Data + Superset = Data Lake
25. Oktober 2024, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Wiz Research Uncovers Exposed DeepSeek Database Leaking Sensitive Information, Including Chat History
29. Januar 2025, Wiz

ClickHouse Acquires HyperDX to Accelerate the Future of Observability
13. März 2025, Business Wire

DeepSeek Exposed Database Leaks Sensitive Data
30. Januar 2025, Infosecurity Magazine

A Beginner’s Guide to ClickHouse Database
13. September 2024, KDnuggets

Wiz reveals DeepSeek database exposed API keys, chat history
30. Januar 2025, TechTarget

bereitgestellt von Google News

How Code Wizards load tested Heroic Labs’ Nakama to two million concurrent players with AWS
1. Oktober 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk