DBMS > Hive vs. LeanXcale vs. RavenDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. LeanXcale vs. RavenDB

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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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,35
Rang	#283	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#128	Relational DBMS

Punkte	3,01
Rang	#101	Overall
	#17	Document Stores

Website

hive.apache.org

www.leanxcale.com

ravendb.net

Technische Dokumentation

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

ravendb.net/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

LeanXcale

Hibernating Rhinos

Erscheinungsjahr

2012

2015

2010

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

through Apache Derby

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

C
Java
Scala

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source 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

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Authorization levels configured per client per database

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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