DBMS > Apache Phoenix vs. HBase vs. Sequoiadb vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. HBase vs. Sequoiadb vs. Vitess

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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

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

phoenix.apache.org

hbase.apache.org/book.html

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

vitess.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Sequoiadb Ltd.

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2014

2008

2013

Aktuelle Version

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

2.3.4, Jaenner 2021

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux

Docker
Linux
macOS

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

oid, date, timestamp, binary, regex

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

nein

SQL-like query language

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
C++
Java
PHP
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Coprocessors in Java

JavaScript

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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28. Juni 2016, ADT Magazine

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19. August 2021, IBM

Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase
20. Oktober 2023, hackernoon.com

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

Monitor Apache HBase on Amazon EMR using Amazon Managed Service for Prometheus and Amazon Managed ...
13. Februar 2023, AWS Blog

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5. Juni 2014, Facebook Engineering

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PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

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18. Mai 2021, The Register

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19. Februar 2019, InfoQ.com

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

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23. November 2021, The New Stack

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