DBMS > ClickHouse vs. Netezza vs. RavenDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. Netezza vs. RavenDB vs. Spark SQL

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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.

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	16,20
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	10,18
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	3,01
Rang	#101	Overall
	#17	Document Stores

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

clickhouse.com

www.ibm.com/products/netezza

ravendb.net

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

ravendb.net/docs

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

Entwickler

Clickhouse Inc.

IBM

Hibernating Rhinos

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2000

2010

2014

Aktuelle Version

v24.3.2.23-lts, April 2024

5.4, Juli 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

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.

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
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.

Implementierungssprache

C++

Scala

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Windows

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)

SQL-like query language (RQL)

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
OLE DB

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

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

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

key based and custom

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

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

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

Authorization levels configured per client per database

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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