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Vergleich der Systemeigenschaften HBase vs. Vertica vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

Column oriented

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

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	11,40
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#351	Overall
	#47	Document Stores

Website

hbase.apache.org

www.vertica.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

hbase.apache.org/book.html

vertica.com/documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2008

2005

2019

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

12.0.3, Jänner 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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

Implementierungssprache

Java

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

yes

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

nein

Triggers

yes, called Custom Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Bi-directional Spark integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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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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