DBMS > Apache Hive vs. CrateDB vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. CrateDB vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	53,09
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,66
Rang	#224	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#12	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#392	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

hive.apache.org

cratedb.com

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

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

cratedb.com/docs

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Crate

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2012

2013

2006

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

5.8.1, August 2024

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

free trial version 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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

AIX
Linux
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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-like DML and DDL statements

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Configurable replication on table/partition-level

keine

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

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights for users, groups and roles according to 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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The Chaos of Catalogs
7. Dezember 2024, substack.com

Unlock efficient data processing with Iceberg
11. November 2024, SiliconANGLE News

Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore federation
10. Juni 2024, AWS Blog

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

Must-Know Techniques for Handling Big Data in Hive
14. August 2024, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

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3. Dezember 2024, PR Newswire

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3. Dezember 2024, WV News

CrateDB Appoints Jeff Olson as New CRO
9. Juli 2024, PR Newswire

Crate.io raises $10M to grow its database platform
15. Juni 2021, VentureBeat

Real-Time Analytics Database Company CrateDB Names Lars Färnström as New CEO
1. März 2023, Business Wire

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