DBMS > Apache Druid vs. Linter vs. Postgres-XL vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Linter vs. Postgres-XL vs. SAP HANA

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

RDBMS for high security requirements

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	3,29
Rang	#95	Overall
	#49	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,10
Rang	#350	Overall
	#153	Relational DBMS

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	45,84
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

druid.apache.org

linter.ru

www.postgres-xl.org

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

www.postgres-xl.org/documentation

help.sap.com/hana

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

relex.ru

SAP

Erscheinungsjahr

2012

1990

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2010

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

10 R1, Oktober 2018

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
macOS

Appliance oder cloud-service

Datenschema

schema-less columns are supported

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL for querying

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

benutzerdefinierte Funktionen

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

ACID

MVCC

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

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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bereitgestellt von Google News

Combine the Power of AI with Business Context Using SAP HANA Cloud Vector Engine
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9. April 2024, Wolters Kluwer

Automating the update process of a clustered SAP HANA DB using nZDT and Ansible | Amazon Web Services
16. November 2023, AWS Blog

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29. September 2023, Microsoft

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21. August 2023, Spiceworks News and Insights

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