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Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Hawkular Metrics vs. Hive vs. LeanXcale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	GBase  Xaus Vergleich ausschliessen	Hawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen	Hive  Xaus Vergleich ausschliessen	LeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.	Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.	Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop	A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Time Series DBMS	Relational DBMS	Key-Value Store Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 1,05 Rang #186   Overall #86   Relational DBMS	Punkte 0,08 Rang #366   Overall #39   Time Series DBMS	Punkte 59,76 Rang #18   Overall #12   Relational DBMS	Punkte 0,36 Rang #280   Overall #40   Key-Value Stores #129   Relational DBMS
Website	www.gbase.cn	www.hawkular.org	hive.apache.org	www.leanxcale.com
Technische Dokumentation		www.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide	cwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
Entwickler	General Data Technology Co., Ltd.	Community supported by Red Hat	Apache Software Foundation Ursprünglich von Facebook entwickelt	LeanXcale
Erscheinungsjahr	2004	2014	2012	2015
Aktuelle Version	GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c		3.1.3, April 2022
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	Open Source Apache 2.0	Open Source Apache Version 2	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, Python	Java	Java
Server Betriebssysteme	Linux	Linux OS X Windows	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM
Datenschema	ja	schemafrei	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	ja	nein
Sekundärindizes	ja	nein	ja
SQL Support of SQL	Standard with numerous extensions	nein	SQL-like DML and DDL statements	ja through Apache Derby
APIs und andere Zugriffskonzepte	ADO.NET C API JDBC ODBC	HTTP REST	JDBC ODBC Thrift	JDBC Kafka Connector ODBC proprietary key/value interface Spark Connector
Unterstützte Programmiersprachen	C#	Go Java Python Ruby	C++ Java PHP Python	C Java Scala
Server-seitige Scripts Stored Procedures	user defined functions	nein	ja Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggers	ja	ja via Hawkular Alerting	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning	Sharding basierend auf Cassandra	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	frei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		nein	ja Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra	Eventual Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	nein	nein	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	nein	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		nein		ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	ja	nein	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen
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
	GBase	Hawkular Metrics	Hive	LeanXcale
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		Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS 5. Juni 2019, DevClass bereitgestellt von Google News	Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 30. April 2024, Datanami Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... 10. Juni 2024, 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 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services 18. Oktober 2023, AWS Blog bereitgestellt von Google News

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