DBMS > ClickHouse vs. OpenMLDB vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. OpenMLDB vs. Vitess

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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.

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	15,88
Rang	#37	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,86
Rang	#202	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

clickhouse.com

openmldb.ai

vitess.io

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

openmldb.ai/docs/zh/main

vitess.io/docs

Entwickler

Clickhouse Inc.

4 Paradigm Inc.

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2016

2020

2013

Aktuelle Version

v24.6.2.17-stable, Juli 2024

2024-2 February 2024

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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.
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Implementierungssprache

C++

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

Linux

Docker
Linux
macOS

Datenschema

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

yes

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
SQLAlchemy

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
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++
Go
Java
Python
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

key based and custom

horizontal partitioning

Sharding

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
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at shard level

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.

fine grained access rights according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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31. Juli 2024, Tech Times

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16. Juli 2024, AWS Blog

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30. Juli 2024, Business Wire

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13. August 2021, Towards Data Science

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3. August 2021, Towards Data Science

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20. Mai 2024, InfoQ.com

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24. März 2022, The Register

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

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9. Februar 2018, The New Stack

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