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Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. Hive vs. HyperSQL vs. MonetDB vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,55
Rang	#150	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#70	Relational DBMS

Punkte	59,76
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	3,23
Rang	#93	Overall
	#48	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

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

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

www.monetdb.org/Documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

MonetDB BV

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2007

2012

2001

2004

2014

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

3.1.3, April 2022

2.7.2, Juni 2023

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

JDBC
ODBC
Thrift

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C++
Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Java, SQL

yes, in SQL, C, R

Java Stored Procedures

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding via remote tables

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-replica replication available in experimental status

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Security Hooks for custom implementations

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

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

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