DBMS > Greenplum vs. HBase vs. Microsoft Azure Cosmos DB

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. HBase vs. Microsoft Azure Cosmos DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	29,04
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Website

greenplum.org

hbase.apache.org

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

hbase.apache.org/book.html

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

Entwickler

Pivotal Software Inc.

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Microsoft

Erscheinungsjahr

2005

2008

2014

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

gehostet

Datenschema

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

JSON types

XML Unterstützung

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

nein

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

JavaScript

Triggers

JavaScript

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implizit im Cloud Service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Implizit im Cloud Service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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