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Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. IRONdb vs. Kinetica vs. Oracle Berkeley DB
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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Hive Xaus Vergleich ausschliessen | IRONdb Xaus Vergleich ausschliessen | Kinetica Xaus Vergleich ausschliessen | Oracle Berkeley DB Xaus Vergleich ausschliessen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | Key-Value Store unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets Native XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | hive.apache.org | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | www.kinetica.com | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | docs.kinetica.com | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Apache Software Foundation Ursprünglich von Facebook entwickelt | Circonus LLC. | Kinetica | Oracle ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 2012 | 2017 | 2012 | 1994 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 3.1.3, April 2022 | V0.10.20, January 2018 | 7.1, August 2021 | 18.1.40, Mai 2020 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | kommerziell | kommerziell | Open Source Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | C und C++ | C, C++ | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | Alle Betriebssysteme mit einer Java VM | Linux | Linux | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | ja | schemafrei | ja | schemafrei | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja text, numeric, histograms | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | ja only with the Berkeley DB XML edition | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | nein | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | SQL-like DML and DDL statements | ja SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | JDBC ODBC Thrift | HTTP API | JDBC ODBC RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | C++ Java PHP Python | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET Andere Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können C C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party binding Perl Python Tcl | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | ja Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration | yes, in Lua | benutzerdefinierte Funktionen | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | nein | nein | ja triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ja only for the SQL API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding | Automatic, metric affinity per node | Sharding | keine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | frei wählbarer Replikationsfaktor | configurable replication factor, datacenter aware | Source-Replica Replikation | Source-Replica Replikation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | ja Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Eventual Consistency | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | nein | nein | nein | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | ja GPU vRAM or System RAM | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen | nein | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hive | IRONdb | Kinetica | Oracle Berkeley DB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines Blog Posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What Is Apache Iceberg? Data Engineering in 2024: Predictions For Data Lakes and The Serving Layer 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 Top 80 Hadoop Interview Questions and Answers for 2024 bereitgestellt von Google News | Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica Acquires Circonus Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus and Lands New Funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - bereitgestellt von Google News | Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI ChatGPT Gives Kinetica a Natural Language Interface for Speedy Analytics Database Kinetica scores $50 million Series A for super-charged in-memory database solution Pushing Database Scalability Up And Out With GPUs bereitgestellt von Google News | Fedora Looking To Transition The RPM Database From Berkeley DB To SQLite Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag A Quick Look at Open Source Databases for Mobile App Development bereitgestellt von Google News |
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