DBMS > Hive vs. ITTIA vs. PostGIS vs. SWC-DB vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. ITTIA vs. PostGIS vs. SWC-DB vs. TinkerGraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Spatial extension of PostgreSQL

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,39
Rang	#273	Overall
	#24	Time Series DBMS

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	0,08
Rang	#348	Overall
	#35	Graph DBMS

Website

hive.apache.org

www.ittia.com

postgis.net

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#tinkergraph-gremlin

Technische Dokumentation

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

postgis.net/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

ITTIA L.L.C.

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2012

2007

2005

2020

2009

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

8.7

3.4.2, Februar 2024

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

GPL v2.0

Open Source

GPL V3

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 und C++

C++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Linux

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

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

yes

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

Proprietäres Protokoll
Thrift

TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

C++

Groovy
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf PostgreSQL

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf PostgreSQL

keine

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

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Database file passwords

basierend auf PostgreSQL

nein

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

alle anzeigen

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

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

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

Elevate Your Career with In-Demand Hadoop Skills in 2024
30. April 2024, Simplilearn

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Embedded secured data base for STM32 MCUs
16. Oktober 2023, Electronics Weekly

ITTIA Embedded Time Series Database to Support STM32 Edge Devices
8. April 2022, Embedded Computing Design

Free Healthcare Data for Use with Maptitude 2019 Mapping Software
20. September 2019, GISuser.com

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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Automated testing of Amazon Neptune data access with Apache TinkerPop Gremlin | Amazon Web Services
28. September 2022, AWS Blog

Simple Deployment of a Graph Database: JanusGraph | by Edward Elson Kosasih
12. Oktober 2020, Towards Data Science

Why developers like Apache TinkerPop, an open source framework for graph computing | Amazon Web Services
27. September 2021, AWS Blog

InfiniteGraph Gets Support for Common Graph Database Language and More
21. Februar 2012, SiliconANGLE News

Introducing Gremlin query hints for Amazon Neptune | AWS Database Blog
26. Februar 2019, AWS Blog

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