DBMS > Apache Pinot vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. HarperDB vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. HarperDB vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.

HarperDB takes the "stack" out of "tech stack" by combining an ultra-fast document-style data store, in-memory cache, real-time message broker, and your application components into a single distributed technology.

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store

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

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,22
Rang	#304	Overall
	#137	Relational DBMS

Punkte	0,55
Rang	#243	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

pinot.apache.org

www.postgresql.fastware.com

www.harperdb.io

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

www.postgresql.fastware.com/product-manuals

docs.harperdb.io/docs

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

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology

HarperDB

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2015

2017

2009

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022

3.1, August 2021

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

free community edition available

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

Node.js

Erlang

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux
Windows

Linux
OS X

Datenschema

dynamic schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like data manipulation statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

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

Custom Functions

since release 3.1

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

partitioning by range, list and by hash

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

the nodes on which a table resides can be defined

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users and roles

yes, using Riak Security

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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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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26. Mai 2015, diginomica

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