DBMS > Apache Kylin vs. Badger vs. BigObject vs. Greenplum

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. Badger vs. BigObject vs. Greenplum

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,18
Rang	#172	Overall
	#79	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Website

kylin.apache.org

github.com/dgraph-io/badger

bigobject.io

greenplum.org

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

docs.bigobject.io

docs.greenplum.org

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

DGraph Labs

BigObject, Inc.

Pivotal Software Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2017

2015

2005

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

7.0.0, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

seit Version 4.2

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Overhauling Apache Kylin for the cloud
18. November 2021, InfoWorld

eBay's Kylin Becomes a Top-Level Apache Open Source Project
9. Dezember 2015, eBay Inc.

Distributed OLAPer Kyligence accelerates core engine, adds real-time data support – Blocks and Files
10. August 2021, Blocks & Files

Bringing interactive BI to big data – O'Reilly
1. Mai 2017, O'Reilly Media

How Kyligence Cloud uses Amazon EMR Serverless to simplify OLAP | Amazon Web Services
9. November 2022, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

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

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, oreilly.com

RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database
26. Februar 2013, DatacenterDynamics

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

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

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