DBMS > HBase vs. Machbase Neo vs. RavenDB vs. Spark SQL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften HBase vs. Machbase Neo vs. RavenDB vs. Spark SQL vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	31,25
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,22
Rang	#324	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	3,01
Rang	#101	Overall
	#17	Document Stores

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#337	Overall
	#147	Relational DBMS

Website

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

hbase.apache.org/book.html

machbase.com/dbms

ravendb.net/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Machbase

Hibernating Rhinos

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2008

2013

2010

2014

1987

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

V8.0, August 2023

5.4, Juli 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free test version available

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
macOS
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like query language (RQL)

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

selectable replication factor

Multi-Source Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Single row ACID (across millions of columns)

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Authorization levels configured per client per database

nein

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

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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

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6. Mai 2016, InfoWorld

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22. Dezember 2022, Built In

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13. Juni 2023, PR Newswire

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14. Mai 2021, The New Stack

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15. Mai 2019, Datanami

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