DBMS > Apache Phoenix vs. BigObject vs. Machbase Neo

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. BigObject vs. Machbase Neo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Time Series DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#332	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#356	Overall
	#36	Time Series DBMS

Website

phoenix.apache.org

bigobject.io

machbase.com

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

docs.bigobject.io

machbase.com/dbms

Entwickler

Apache Software Foundation

BigObject, Inc.

Machbase

Erscheinungsjahr

2014

2015

2013

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

V8.0, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

free test version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
macOS
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

selectable replication factor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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