DBMS > EsgynDB vs. Hive vs. TimesTen vs. Transwarp StellarDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Hive vs. TimesTen vs. Transwarp StellarDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Hive  Xaus Vergleich ausschliessen	TimesTen  Xaus Vergleich ausschliessen	Transwarp StellarDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion	Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop	In-Memory RDBMS compatible to Oracle	A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Relational DBMS	Relational DBMS	Graph DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,25 Rang #312   Overall #138   Relational DBMS	Punkte 59,76 Rang #18   Overall #12   Relational DBMS	Punkte 1,36 Rang #161   Overall #75   Relational DBMS	Punkte 0,07 Rang #371   Overall #39   Graph DBMS
Website	www.esgyn.cn	hive.apache.org	www.oracle.com/­database/­technologies/­related/­timesten.html	www.transwarp.cn/­en/­product/­stellardb
Technische Dokumentation		cwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home	docs.oracle.com/­database/­timesten-18.1
Entwickler	Esgyn	Apache Software Foundation Ursprünglich von Facebook entwickelt	Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005	Transwarp
Erscheinungsjahr	2015	2012	1998
Aktuelle Version		3.1.3, April 2022	11 Release 2 (11.2.2.8.0)
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	Open Source Apache Version 2	kommerziell	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++, Java	Java
Server Betriebssysteme	Linux	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM	AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows
Datenschema	ja	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		nein
Sekundärindizes	ja	ja	ja
SQL Support of SQL	ja	SQL-like DML and DDL statements	ja	SQL-like query language
APIs und andere Zugriffskonzepte	ADO.NET JDBC ODBC	JDBC ODBC Thrift	JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI)	OpenCypher
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net	C++ Java PHP Python	C C++ Java PL/SQL
Server-seitige Scripts Stored Procedures	Java Stored Procedures	ja Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration	PL/SQL
Triggers	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding	keine	horizontal partitioning
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	Multi-source replication between multi datacenters	frei wählbarer Replikationsfaktor	Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja	ja Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Eventual Consistency	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	nein	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja by means of logfiles and checkpoints	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein		ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	yes
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
	EsgynDB	Hive	TimesTen	Transwarp StellarDB
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		Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... 10. Juni 2024, AWS Blog Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 30. April 2024, Datanami 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 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services 18. Oktober 2023, AWS Blog bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk