DBMS > GigaSpaces vs. Hive vs. IBM Db2 warehouse vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften GigaSpaces vs. Hive vs. IBM Db2 warehouse vs. Riak KV

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Data warehousing service aus der Cloud

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Object oriented DBMS

Values are user defined objects

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Suchmaschine

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,97
Rang	#192	Overall
	#32	Document Stores
	#6	Object oriented DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

www.gigaspaces.com

hive.apache.org

www.ibm.com/products/db2/warehouse

Technische Dokumentation

docs.gigaspaces.com/latest/landing.html

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Gigaspaces Technologies

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

IBM

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2000

2012

2014

2009

Aktuelle Version

15.5, September 2020

3.1.3, April 2022

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; Commercial licenses available

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java, C++, .Net

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

XML can be used for describing objects metadata

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-99 for query and DML statements

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

GigaSpaces LRMI
Hibernate
JCache
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP API
Spring Data

JDBC
ODBC
Thrift

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C++
Java
Python
Scala

C++
Java
PHP
Python

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

PL/SQL, SQL PL

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

synchronous or asynchronous
Source-Replica Replikation

synchronous or asynchronous

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, using Riak Security

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

DB-Engines Blog Posts

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

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