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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. H2 vs. Hive

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Name

Kurzbeschreibung

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

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

Website

www.dolphindb.com

www.h2database.com

hive.apache.org

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

www.h2database.com/html/main.html

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

Entwickler

DolphinDB, Inc

Thomas Mueller

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Erscheinungsjahr

2018

2005

2012

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2.2.220, Juli 2023

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache Version 2

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

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

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

Java

C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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