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DBMS > BigchainDB vs. Hive vs. IBM Db2 Event Store

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Hive vs. IBM Db2 Event Store

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopDistributed Event Store optimized for Internet of Things use cases
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSEvent Store
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,82
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte62,59
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,23
Rang#316  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Websitewww.bigchaindb.comhive.apache.orgwww.ibm.com/­products/­db2-event-store
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltIBM
Erscheinungsjahr201620122017
Aktuelle Version3.1.3, April 20222.0
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3Open Source infoApache Version 2kommerziell infofree developer edition available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonJavaC und C++
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer addition
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsja infothrough the embedded Spark runtime
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
C++
Java
PHP
Python
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationja
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer ReplikationsfaktorActive-active shard replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjajaNo - written data is immutable
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes,with MongoDB ord RethinkDBjaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
BigchainDBHiveIBM Db2 Event Store
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

An Introduction to BigchainDB, a Popular Blockchain Database
17. September 2020, Open Source For You

Exploring the 10 BEST Python Libraries for Blockchain Applications
9. September 2023, DataDrivenInvestor

Blockchain Database Startup BigchainDB Raises €3 Million
27. September 2016, CoinDesk

What is BigchainDB Technology & How it works and the Characteristics?
26. August 2017, Blockchain Council

Using BigchainDB: A Database with Blockchain Characteristics
20. Januar 2022, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

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

Top 80 Hadoop Interview Questions and Answers for 2024
15. Februar 2024, Simplilearn

Data Engineering in 2024: Predictions For Data Lakes and The Serving Layer
23. Januar 2024, Datanami

Replacing Apache Hive, Elasticsearch and PostgreSQL with Apache Doris
19. Mai 2023, hackernoon.com

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Capture and Analyze XXL Data Streams with IBM Db2 Event Store 2.0
22. August 2019, IBM

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

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