DBMS > Axibase vs. EsgynDB vs. Hive vs. Yaacomo vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften Axibase vs. EsgynDB vs. Hive vs. Yaacomo vs. Yanza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und Visualisierung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#292	Overall
	#25	Time Series DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Website

axibase.com/docs/atsd/finance

www.esgyn.cn

hive.apache.org

yaacomo.com

yanza.com

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

Entwickler

Axibase Corporation

Esgyn

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Q2WEB GmbH

Yanza

Erscheinungsjahr

2013

2015

2012

2009

2015

Aktuelle Version

15585

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Community Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paid

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

Java

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Android
Linux
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

short, integer, long, float, double, decimal, string

nein

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

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++
Java
PHP
Python

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The Ultimate ATV Test: Suzuki's King Quad 750 AXI Rugged Package vs. Alaska's Hunting Season
20. April 2021, Outdoor Life

Time Series Databases Software Market - A comprehensive study by Key Players | Warp 10, Amazon Timestream ...
6. Februar 2020, openPR

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

GC Tuning for Improved Presto Reliability
11. Januar 2024, Uber

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk