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Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Hive vs. Tigris

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenTigris  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungIndustrial-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 HadoopA horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure
Primäres DatenbankmodellEvent StoreRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,19
Rang#173  Overall
#1  Event Stores
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#363  Overall
#49  Document Stores
#54  Key-Value Stores
#22  Suchmaschinen
#38  Time Series DBMS
Websitewww.eventstore.comhive.apache.orgwww.tigrisdata.com
Technische Dokumentationdevelopers.eventstore.comcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.tigrisdata.com/­docs
EntwicklerEvent Store LimitedApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltTigris Data, Inc.
Erscheinungsjahr201220122022
Aktuelle Version21.2, Februar 20213.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemeLinux
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
macOS
Windows
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes, using FoundationDB
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAccess rights for users and roles

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
EventStoreDBHiveTigris
DB-Engines Blog Posts

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

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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
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18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
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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

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19. Mai 2023, Datanami

Tigris Data Launches All-in-One Developer Data Platform
27. September 2022, Datanami

FerretDB Provides Alternative to MongoDB
19. Mai 2023, Datanami

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6. März 2023, TechTarget

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