DBMS > Apache Hive vs. Greenplum vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Hive vs. Greenplum vs. Postgres-XL

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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

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	75,77
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	7,08
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,33
Rang	#270	Overall
	#123	Relational DBMS

Website

hive.apache.org

greenplum.org

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

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

docs.greenplum.org

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Pivotal Software Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2005

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

7.0.0, September 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
macOS

Datenschema

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

seit Version 4.2

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

C
Java
Perl
Python
R

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

benutzerdefinierte Funktionen

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

Source-Replica Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

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

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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28. Februar 2025, Amazon Web Services

What Is Apache Iceberg?
18. Dezember 2024, IBM

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

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

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

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VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, Amazon Web Services

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNET

Fig. 1. High-Level Greenplum Database Architecture
9. September 2018, ResearchGate

EMC and Alpine Data Labs Unveil In-Database Predictive Analytics
11. September 2012, SiliconANGLE

Data Warehousing with Greenplum
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

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