DBMS > CrateDB vs. Hive vs. Lovefield vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften CrateDB vs. Hive vs. Lovefield vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,73
Rang	#224	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#8	Vektor DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

cratedb.com

hive.apache.org

google.github.io/lovefield

rdf4j.org

Technische Dokumentation

cratedb.com/docs

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

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Crate

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Google

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2013

2012

2014

2004

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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.

CrateDB Cloud: a distributed SQL database that spreads data and processing across an elastic cluster of shared nothing nodes. CrateDB Cloud enables data insights at scale on Microsoft Azure, AWS and Google Cloud Platform.

Implementierungssprache

Java

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

RDF Schemas

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

SQL

Support of SQL

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

C++
Java
PHP
Python

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable replication on table/partition-level

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

The enterprise database for time series, documents, and vectors. Distributed - Native...
» mehr

Competitive advantages

Response time in milliseconds: e ven for complex ad-hoc queries. Massive scaling...
» mehr

Typical application scenarios

IoT: accelerate your IIoT projects with CrateDB, delivering real-time analytics...
» mehr

Key customers

Across all continents, CrateDB is used by companies of all sizes to meet the most...
» mehr

Market metrics

The CrateDB open source project was started in 2013 Honorable Mention in 2021 Gartner®...
» mehr

Licensing and pricing models

See CrateDB pricing >
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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29. August 2017, The New Stack

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