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DBMS > EsgynDB vs. Hive vs. Hypertable vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Hive vs. Hypertable vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSWide Column StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cnhive.apache.orgtrafodion.apache.org
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Hometrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerEsgynApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltHypertable Inc.Apache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2015201220092014
Aktuelle Version3.1.3, April 20220.9.8.11, Maerz 20162.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaJavaC++C++, Java
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
Linux
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaeingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
C++ API
Thrift
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC++
Java
PHP
Python
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationneinJava Stored Procedures
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersfrei wählbarer Replikationsfaktorwählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebeneja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltjaja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenneinBenutzer 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

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

Weitere Ressourcen
EsgynDBHiveHypertableTrafodion
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, IBM

bereitgestellt von Google News

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

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SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News



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