DBMS > Apache Pinot vs. EJDB vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. EJDB vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,35
Rang	#274	Overall
	#128	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	9,62
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Website

pinot.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

www.vertica.com

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

vertica.com/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Softmotions

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2015

2012

2005

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

serverlos

Linux

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

In-process Library

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

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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8. Mai 2024, SiliconANGLE News

Open source Apache Pinot advances as StarTree boosts real-time analytics and observability
8. Mai 2024, VentureBeat

StarTree Makes Observability Case for Apache Pinot Database
8. Mai 2024, DevOps.com

bereitgestellt von Google News

Vertica on Kubernetes
20. Juni 2024, blogs.opentext.com

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9. August 2024, blogs.opentext.com

MapR Hadoop Upgrade Spins YARN, Supports HP Vertica Analytics Platform
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK
11. Februar 2021, AWS Blog

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