DBMS > BigObject vs. Hive vs. Infobright vs. Transwarp StellarDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Hive vs. Infobright vs. Transwarp StellarDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	BigObject  Xaus Vergleich ausschliessen	Hive  Xaus Vergleich ausschliessen	Infobright  Xaus Vergleich ausschliessen	Transwarp StellarDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries	Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop	High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend	A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden	Relational DBMS	Relational DBMS	Graph DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,19 Rang #329   Overall #146   Relational DBMS	Punkte 59,76 Rang #18   Overall #12   Relational DBMS	Punkte 1,02 Rang #192   Overall #90   Relational DBMS	Punkte 0,07 Rang #371   Overall #39   Graph DBMS
Website	bigobject.io	hive.apache.org	ignitetech.com/­softwarelibrary/­infobrightdb	www.transwarp.cn/­en/­product/­stellardb
Technische Dokumentation	docs.bigobject.io	cwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
Entwickler	BigObject, Inc.	Apache Software Foundation Ursprünglich von Facebook entwickelt	Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.	Transwarp
Erscheinungsjahr	2015	2012	2005
Aktuelle Version		3.1.3, April 2022
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell kostenlose community edition verfügbar	Open Source Apache Version 2	kommerziell The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	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 distributed as a docker-image OS X distributed as a docker-image (boot2docker) Windows distributed as a docker-image (boot2docker)	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM	Linux Windows
Datenschema	ja	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		nein
Sekundärindizes	ja	ja	nein Knowledge Grid Technology used instead
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	SQL-like DML and DDL statements	ja	SQL-like query language
APIs und andere Zugriffskonzepte	fluentd ODBC RESTful HTTP API	JDBC ODBC Thrift	ADO.NET JDBC ODBC	OpenCypher
Unterstützte Programmiersprachen		C++ Java PHP Python	.Net C C# C++ D Eiffel Erlang Haskell Java Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl
Server-seitige Scripts Stored Procedures	Lua	ja Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration	nein
Triggers	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	keine	Sharding	keine	horizontal partitioning
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	keine	frei wählbarer Replikationsfaktor	Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	ja Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	keine	Eventual Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja automatically between fact table and dimension tables	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja Read/write lock on objects (tables, trees)	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja		ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	nein	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities	yes
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
	BigObject	Hive	Infobright	Transwarp StellarDB
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		Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... 10. Juni 2024, AWS Blog Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 30. April 2024, Datanami 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 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services 18. Oktober 2023, AWS Blog bereitgestellt von Google News

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