DBMS > Drizzle vs. PostGIS vs. Vertica

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. PostGIS 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.

Kurzbeschreibung

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

Spatial extension of PostgreSQL

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

Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	19,70
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	9,63
Rang	#42	Overall
	#26	Relational DBMS

Website

postgis.net

www.vertica.com

Technische Dokumentation

postgis.net/documentation

vertica.com/documentation

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2008

2005

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

3.4.2, Februar 2024

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

Open Source

GPL v2.0

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++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

Datenschema

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

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

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

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf PostgreSQL

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

basierend auf PostgreSQL

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

basierend auf PostgreSQL

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

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

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

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Introducing the Future of Data Analysis: A Revolutionary Tool for Vertica Users
25. Oktober 2024, OpenText

Vertica on Kubernetes
20. Juni 2024, OpenText

Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK
11. Februar 2021, AWS Blog

New browser-based query editor for OpenText Core Analytics Database accelerates and simplifies querying your data
25. November 2024, OpenText

Solving Big Data Challenges with Data Science at Uber
20. März 2019, Uber

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk