DBMS > BigObject vs. ClickHouse vs. H2 vs. Hazelcast

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. ClickHouse vs. H2 vs. Hazelcast

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A widely adopted in-memory data grid

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Spatial DBMS

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	15,88
Rang	#37	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	5,72
Rang	#59	Overall
	#6	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

clickhouse.com/docs

www.h2database.com/html/main.html

hazelcast.org/imdg/docs

Entwickler

BigObject, Inc.

Clickhouse Inc.

Thomas Mueller

Hazelcast

Erscheinungsjahr

2015

2016

2005

2008

Aktuelle Version

v24.6.2.17-stable, Juli 2024

2.2.220, Juli 2023

5.3.6, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache Version 2; 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.

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.

Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

FreeBSD
Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

the object must implement a serialization strategy

Sekundärindizes

yes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

Java

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Event Listeners, Executor Services

Triggers

nein

Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

key based and custom

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Replicated Map

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
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Weitere Ressourcen

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