DBMS > Elasticsearch vs. Hive vs. MonetDB

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. Hive vs. MonetDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	156,00
Rang	#8	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	81,58
Rang	#17	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	1,80
Rang	#131	Overall
	#64	Relational DBMS

Website

www.elastic.co/elasticsearch

hive.apache.org

www.monetdb.org

Technische Dokumentation

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

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

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

Elastic

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

MonetDB BV

Erscheinungsjahr

2010

2012

2004

Aktuelle Version

7.8.0, Juni 2020

3.1.2, August 2019

Jul2021-SP2, Juli 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic License

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

C++
Java
PHP
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

yes, in SQL, C, R

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ES-Hadoop Connector

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Memcached and Redis integration

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Column-store In-memory optimized GeoSpatial support JSON document support
» mehr

Competitive advantages

Scalable architecture - vertical data organization and in-memory optimization guarantee...
» mehr

Typical application scenarios

Analytical database, Data warehouse, OLAP Data mining Scientific database
» mehr

Key customers

Numascale , Spinque , SecurActive , CHS , NOZHUP
» mehr

Licensing and pricing models

Free and open-source software, Mozilla Public License 2.0 Commercial support available
» 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

Drittanbieter

SQLFlow: Provides a visual representation of the overall flow of data. Automated SQL data lineage analysis across Databases, ETL, Business Intelligence, Cloud and Hadoop environments by parsing SQL Script and stored procedure.
» mehr

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

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Global RDBMS Software Market Ã¢â?¬â?? Recent Industry Trends and Projected Industry Growth 2021 Ã¢â?¬â?? 2026
27. Juni 2022, NewsOrigins

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23. Juni 2022, Indian Defence News

MonetDB Solutions secures investment from ServiceNow — CWI Amsterdam
1. Oktober 2019, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

HiPEAC 2022 embedded computing event returns to Budapest
14. Juni 2022, Embedded

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