DBMS > Apache Kylin vs. BigObject vs. etcd vs. Faircom DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Kylin vs. BigObject vs. etcd vs. Faircom DB

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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

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A distributed reliable key-value store

Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store

Key-Value Store
Relational DBMS

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

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

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

Punkte	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	0,20
Rang	#318	Overall
	#48	Key-Value Stores
	#141	Relational DBMS

Website

kylin.apache.org

bigobject.io

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

www.faircom.com/products/faircom-db

Technische Dokumentation

kylin.apache.org/docs

docs.bigobject.io

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

BigObject, Inc.

FairCom Corporation

Erscheinungsjahr

2015

1979

Aktuelle Version

3.1.0, Juli 2020

3.4, August 2019

V12, November 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Restricted, free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

ANSI C, C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OS X
QNX
SCO
Solaris
VxWorks
Windows

easily portable to other OSs

Datenschema

schemafrei

schema free, schema optional, schema required, partial schema,

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, ANSI Standard SQL Types, JSON, typed binary structures

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

SQL-like DML and DDL statements

nein

yes, ANSI SQL with proprietary extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
JSON over HTTP

ADO.NET
Direct SQL
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP/JSON API
RESTful MQTT/JSON API
RPC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

.Net
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js and browser)
PHP
Python
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

.Net, JavaScript, C/C++

Triggers

nein

yes, watching key changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

File partitioning, horizontal partitioning, sharding

Customizable business rules for table partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution).

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency
Tunable consistency per server, database, table, and transaction

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

tunable from ACID to Eventually Consistent

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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