DBMS > ClickHouse vs. Hive vs. Quasardb vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. Hive vs. Quasardb vs. Riak KV

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Name

Kurzbeschreibung

Column-oriented Relational DBMS powering Yandex

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

Distributed, high-performance timeseries database

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

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

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	12,83
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	81,58
Rang	#17	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#321	Overall
	#28	Time Series DBMS

Punkte	6,52
Rang	#65	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

clickhouse.tech

hive.apache.org

quasardb.net

riak.com/products/riak-kv

Technische Dokumentation

clickhouse.tech/docs

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

doc.quasar.ai/master

Entwickler

Clickhouse Inc.

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

quasardb

Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2016

2012

2009

Aktuelle Version

v22.4.5.9-stable, Mai 2022

3.1.2, August 2019

3.13.3, April 2022

2.1.0, April 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Java

C++

Erlang

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

mittels Tags

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
ODBC
Thrift

HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

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
Scala

3rd party library

C++
Java
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

JavaScript und Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

Drittanbieter

SQLFlow: Provides a visual representation of the overall flow of data. Automated SQL data lineage analysis across Databases, ETL, Business Intelligence, Cloud and Hadoop environments by parsing SQL Script and stored procedure.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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