DBMS > Apache Druid vs. Blueflood vs. FatDB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Blueflood vs. FatDB vs. SwayDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Key-Value Store

Key-Value Store

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

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

druid.apache.org

blueflood.io

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Rackspace

FatCloud

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2013

2012

2018

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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.

Implementierungssprache

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
OS X

Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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 for querying

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

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

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers
21. Februar 2024, Dark Reading

Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards
26. Januar 2024, Datanami

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
26. Februar 2024, GBHackers

Imply Data gives Apache Druid schema auto-discover capability
6. Juni 2023, SiliconANGLE News

Imply Announces Automatic Schema Discovery for Apache Druid, Reinforcing Druid's Leadership for Real-Time ...
6. Juni 2023, businesswire.com

bereitgestellt von Google News

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk