DBMS > BigObject vs. Hive vs. InterSystems IRIS

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Hive vs. InterSystems IRIS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

A containerised multi-model DBMS, interoperability and analytics data platform with wide capabilities for vertical and horizontal scalability

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

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

Punkte	4,05
Rang	#83	Overall
	#14	Document Stores
	#10	Key-Value Stores
	#1	Object oriented DBMS
	#45	Relational DBMS

Website

bigobject.io

hive.apache.org

www.intersystems.com/products/intersystems-iris

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

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

docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls

Entwickler

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

InterSystems

Erscheinungsjahr

2015

2012

2018

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

2023.3, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

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

AIX
Linux
macOS
Ubuntu
Windows

Datenschema

depending on used data model

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

.Net
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

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

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

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

yes

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InterSystems IRIS is a complete cloud-first data platform which includes a multi-model...
» mehr

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Weitere Ressourcen

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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