DBMS > Apache Phoenix vs. HBase vs. Riak KV vs. Warp 10

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. HBase vs. Riak KV vs. Warp 10

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Time Series DBMS

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

Punkte	2,06
Rang	#123	Overall
	#58	Relational DBMS

Punkte	27,97
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,14
Rang	#344	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

phoenix.apache.org

hbase.apache.org

www.warp10.io

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

hbase.apache.org/book.html

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

www.warp10.io/content/02_Getting_started

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

OpenSource, formerly Basho Technologies

SenX

Erscheinungsjahr

2014

2008

2009

2015

Aktuelle Version

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

2.3.4, Jaenner 2021

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache License 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

Erlang

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP API
Jupyter
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

Erlang

WarpScript

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

nein

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 Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

yes, using Riak Security

Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations

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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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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