DBMS > Hive vs. Kinetica vs. Oracle Berkeley DB vs. SAP HANA vs. SAP SQL Anywhere

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. Kinetica vs. Oracle Berkeley DB vs. SAP HANA vs. SAP SQL Anywhere

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Website

hive.apache.org

www.kinetica.com

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

www.sap.com/products/hana.html

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

Technische Dokumentation

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

docs.kinetica.com

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

help.sap.com/hana

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Kinetica

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

SAP

früher Sybase

Erscheinungsjahr

2012

1994

2010

1992

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

7.1, August 2021

18.1.40, Mai 2020

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

17, Juli 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch 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, C++

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Appliance oder cloud-service

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

only with the Berkeley DB XML edition

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

benutzerdefinierte Funktionen

nein

SQLScript, R

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

Database mirroring

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 or Eventual Consistency depending on configuration

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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