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Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Hive vs. ReductStore vs. Yaacomo

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Name	EventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Hive  Xaus Vergleich ausschliessen	ReductStore  Xaus Vergleich ausschliessen	Yaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
				Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
Kurzbeschreibung	Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.	Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop	Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.	OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres Datenbankmodell	Event Store	Relational DBMS	Time Series DBMS	Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 1,19 Rang #173   Overall #1   Event Stores	Punkte 59,76 Rang #18   Overall #12   Relational DBMS	Punkte 0,05 Rang #384   Overall #44   Time Series DBMS
Website	www.eventstore.com	hive.apache.org	github.com/­reductstore www.reduct.store	yaacomo.com
Technische Dokumentation	developers.eventstore.com	cwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home	www.reduct.store/­docs
Entwickler	Event Store Limited	Apache Software Foundation Ursprünglich von Facebook entwickelt	ReductStore LLC	Q2WEB GmbH
Erscheinungsjahr	2012	2012	2023	2009
Aktuelle Version	21.2, Februar 2021	3.1.3, April 2022	1.9, März 2024
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source	Open Source Apache Version 2	Open Source Business Source License 1.1	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		Java	C++, Rust
Server Betriebssysteme	Linux Windows	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM	Docker Linux macOS Windows	Android Linux Windows
Datenschema		ja		ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date		ja		ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT				nein
Sekundärindizes		ja		ja
SQL Support of SQL		SQL-like DML and DDL statements		ja
APIs und andere Zugriffskonzepte		JDBC ODBC Thrift	HTTP API	JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen		C++ Java PHP Python	C++ JavaScript (Node.js) Python Rust
Server-seitige Scripts Stored Procedures		ja Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggers		nein		ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten		Sharding		horizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten		frei wählbarer Replikationsfaktor		Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		ja Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt		nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System		Eventual Consistency		Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität		nein		ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen		nein		ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen		ja		ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten		ja		ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten				ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle		Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen		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 Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.
Weitere Ressourcen
	EventStoreDB	Hive	ReductStore	Yaacomo
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 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 2. Mai 2024, Datanami 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 24. Januar 2024, TechTarget GC Tuning for Improved Presto Reliability 11. Januar 2024, Uber bereitgestellt von Google News

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