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Vergleich der Systemeigenschaften Hawkular Metrics vs. Hive vs. Lovefield vs. Sequoiadb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Hawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen	Hive  Xaus Vergleich ausschliessen	Lovefield  Xaus Vergleich ausschliessen	Sequoiadb  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.	Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop	Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript	NewSQL database with distributed OLTP and SQL
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Relational DBMS	Relational DBMS	Document Store Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,08 Rang #366   Overall #39   Time Series DBMS	Punkte 59,76 Rang #18   Overall #12   Relational DBMS	Punkte 0,33 Rang #286   Overall #131   Relational DBMS	Punkte 0,50 Rang #258   Overall #41   Document Stores #120   Relational DBMS
Website	www.hawkular.org	hive.apache.org	google.github.io/­lovefield	www.sequoiadb.com
Technische Dokumentation	www.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide	cwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home	github.com/­google/­lovefield/­blob/­master/­docs/­spec_index.md	www.sequoiadb.com/­en/­index.php?m=Files&a=index
Entwickler	Community supported by Red Hat	Apache Software Foundation Ursprünglich von Facebook entwickelt	Google	Sequoiadb Ltd.
Erscheinungsjahr	2014	2012	2014	2013
Aktuelle Version		3.1.3, April 2022	2.1.12, February 2017
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	Open Source Apache Version 2	Open Source Apache 2.0	Open Source Server: AGPL; Client: Apache V2
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	Java	JavaScript	C++
Server Betriebssysteme	Linux OS X Windows	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM	server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js) tested with Chrome, Firefox, IE, Safari	Linux
Datenschema	schemafrei	ja	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja oid, date, timestamp, binary, regex
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		nein	nein
Sekundärindizes	nein	ja	ja	ja
SQL Support of SQL	nein	SQL-like DML and DDL statements	SQL-like query language via JavaScript builder pattern	SQL-like query language
APIs und andere Zugriffskonzepte	HTTP REST	JDBC ODBC Thrift		Proprietäres Protokoll basierend auf JSON
Unterstützte Programmiersprachen	Go Java Python Ruby	C++ Java PHP Python	JavaScript	.Net C++ Java PHP Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration	nein	JavaScript
Triggers	ja via Hawkular Alerting	nein	Using read-only observers	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding basierend auf Cassandra	Sharding	keine	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	frei wählbarer Replikationsfaktor	keine	Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	ja Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra	Eventual Consistency		Eventual Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	ja	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	ACID	während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein		ja using MemoryDB	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	nein	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen	nein	einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz
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
	Hawkular Metrics	Hive	Lovefield	Sequoiadb
DB-Engines Blog Posts		Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? 13. Mai 2013, Paul Andlinger alle anzeigen
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS 5. Juni 2019, DevClass bereitgestellt von Google News	Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 30. April 2024, Datanami Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... 10. Juni 2024, AWS Blog 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 24. Januar 2024, TechTarget ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 2. Mai 2024, Datanami Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services 18. Oktober 2023, AWS Blog bereitgestellt von Google News

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