DBMS > Drizzle vs. Hypertable vs. SwayDB vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Hypertable vs. SwayDB vs. Vertica

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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.

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

swaydb.simer.au

www.vertica.com

Technische Dokumentation

vertica.com/documentation

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Hypertable Inc.

Simer Plaha

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2008

2009

2018

2005

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

0.9.8.11, Maerz 2016

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Linux

Datenschema

schemafrei

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

C++ API
Thrift

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
Kotlin
Scala

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomic execution of operations

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

Decorate your Windows XP with Hyperdesk
30. Juli 2008, CNET

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

The Collective: Customize Your Computer & Your Phone With Star Trek
18. März 2009, TrekMovie

bereitgestellt von Google News

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

MapR Hadoop Upgrade Runs HP Vertica
22. September 2023, InformationWeek

How Embedded Analytics Help ISVs Overcome Challenges
14. September 2023, Spiceworks News and Insights

OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations
25. Juli 2023, VentureBeat

Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more
26. Dezember 2023, The Register

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk