DBMS > Apache Phoenix vs. ClickHouse vs. jBASE vs. Microsoft SQL Server

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. ClickHouse vs. jBASE vs. Microsoft SQL Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Relationales DBMS von Microsoft

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#130	Overall
	#63	Relational DBMS

Punkte	16,20
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	1,43
Rang	#160	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	829,80
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Website

phoenix.apache.org

clickhouse.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.microsoft.com/en-us/sql-server

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

clickhouse.com/docs

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

learn.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

Entwickler

Apache Software Foundation

Clickhouse Inc.

Rocket Software (früher Zumasys)

Microsoft

Erscheinungsjahr

2014

2016

1991

1989

Aktuelle Version

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

v24.3.2.23-lts, April 2024

5.7

SQL Server 2022, November 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

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Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

FreeBSD
Linux
macOS

AIX
Linux
Windows

Linux
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

yes

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

Embedded SQL for jBASE in BASIC

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

Unterstützte Programmiersprachen

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

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

.Net
Basic
Jabbascript
Java

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

key based and custom

Sharding

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

Access rights can be defined down to the item level

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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