DBMS > Hive vs. HyperSQL vs. MonetDB vs. TimescaleDB vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. HyperSQL vs. MonetDB vs. TimescaleDB 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

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

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	4,46
Rang	#71	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

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

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

www.monetdb.org/Documentation

docs.timescale.com

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

MonetDB BV

Timescale

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2012

2001

2004

2017

2014

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

2.7.2, Juni 2023

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

2.15.0, Mai 2024

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache 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++, Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
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

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Java, SQL

yes, in SQL, C, R

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding via remote tables

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-replica replication available in experimental status

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

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

DB-Engines Blog Posts

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

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22. August 2019, Packt Hub

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17. August 2019, Open Source For You

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