DBMS > ClickHouse vs. MySQL vs. Riak KV vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. MySQL vs. Riak KV vs. SQream DB

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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.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Key-Value Store

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

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Website

clickhouse.com

www.mysql.com

sqream.com

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

dev.mysql.com/doc

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

docs.sqream.com

Entwickler

Clickhouse Inc.

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

OpenSource, formerly Basho Technologies

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2016

1995

2009

2017

Aktuelle Version

v24.4.1.2088-stable, Mai 2024

8.4.0, April 2024

3.2.0, Dezember 2022

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C und C++

Erlang

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

yes

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

HTTP API
Native Erlang Interface

.Net
JDBC
ODBC

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

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietäre Syntax

Erlang

user defined functions in Python

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

key based and custom

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

kein "single point of failure"

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

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.

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

yes, using Riak Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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