DBMS > Drizzle vs. Hive vs. InterSystems IRIS

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Hive vs. InterSystems IRIS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

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

A containerised multi-model DBMS, interoperability and analytics data platform with wide capabilities for vertical and horizontal scalability

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

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

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

Punkte	4,05
Rang	#83	Overall
	#14	Document Stores
	#10	Key-Value Stores
	#1	Object oriented DBMS
	#45	Relational DBMS

Website

hive.apache.org

www.intersystems.com/products/intersystems-iris

Technische Dokumentation

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

docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

InterSystems

Erscheinungsjahr

2008

2012

2018

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

3.1.3, April 2022

2023.3, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

Open Source

Apache Version 2

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
Linux
macOS
Ubuntu
Windows

Datenschema

depending on used data model

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

C++
Java
PHP
Python

.Net
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

yes

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

InterSystems IRIS is a complete cloud-first data platform which includes a multi-model...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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