DBMS > Hive vs. IBM Db2 Event Store vs. Realm vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. IBM Db2 Event Store vs. Realm vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

hive.apache.org

www.ibm.com/products/db2-event-store

realm.io

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

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

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

realm.io/docs

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

IBM

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2017

2014

2010

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

2.0

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free developer edition available

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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 und C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Linux
OS X

for development

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

through the embedded Spark runtime

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Java

Triggers

nein

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Active-active shard replication

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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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MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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