DBMS > Datomic vs. Hive vs. Memcached vs. Riak KV vs. Snowflake

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. Hive vs. Memcached vs. Riak KV vs. Snowflake

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

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

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Relational DBMS

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

Punkte	1,66
Rang	#144	Overall
	#66	Relational DBMS

Punkte	59,76
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	18,08
Rang	#32	Overall
	#4	Key-Value Stores

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	130,36
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

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

github.com/memcached/memcached/wiki

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

docs.snowflake.net/manuals/index.html

Entwickler

Cognitect

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

OpenSource, formerly Basho Technologies

Snowflake Computing Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2003

2009

2014

Aktuelle Version

1.0.7075, Dezember 2023

3.1.3, April 2022

1.6.27, Mai 2024

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD Lizenz

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java, Clojure

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

gehostet

Datenschema

schemafrei

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

Propriätäres Protokoll

HTTP API
Native Erlang Interface

CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

C++
Java
PHP
Python

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

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

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Erlang

user defined functions

Triggers

By using transaction functions

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

similar concept for controling cloud resources

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

keine

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert Replication

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

nein

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

yes, using Riak Security

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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Redis extends the lead in the DB-Engines key-value store ranking
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New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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30. April 2024, Datanami

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A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
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