DBMS > ClickHouse vs. etcd vs. H2 vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. etcd vs. H2 vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

A distributed reliable key-value store

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	16,34
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

clickhouse.com

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

www.h2database.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

www.h2database.com/html/main.html

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Clickhouse Inc.

Thomas Mueller

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2016

2005

2019

Aktuelle Version

v24.4.1.2088-stable, Mai 2024

3.4, August 2019

2.2.220, Juli 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.
Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.

Implementierungssprache

C++

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

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

yes

nein

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

gRPC
JSON over HTTP

JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

Java

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

Triggers

nein

yes, watching key changes

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

key based and custom

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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