DBMS > Blueflood vs. Hive vs. Riak KV vs. Spark SQL vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Hive vs. Riak KV vs. Spark SQL vs. Teradata

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

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

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#346	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	59,76
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	44,87
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

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

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.teradata.com

Entwickler

Rackspace

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Teradata

Erscheinungsjahr

2013

2012

2009

2014

1984

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

3.2.0, Dezember 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Erlang

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

gehostet
Linux

Datenschema

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

eingeschränkt

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
ODBC
Thrift

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Java
Python
R
Scala

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Erlang

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

kein "single point of failure"

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Multi-Source Replikation
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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

yes, using Riak Security

nein

Benutzer 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

DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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