DBMS > Hive vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Prometheus vs. RavenDB vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Prometheus vs. RavenDB vs. Riak KV

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

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	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	7,92
Rang	#51	Overall
	#2	Time Series DBMS

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

Punkte	4,44
Rang	#80	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

hive.apache.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

prometheus.io

ravendb.net

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

prometheus.io/docs

ravendb.net/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Microsoft

Hibernating Rhinos

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2016

2015

2010

2009

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

5.4, Juli 2022

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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++

Erlang

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Linux
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language (RQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

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

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

C#
Java
PHP

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

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

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Transact SQL

nein

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

mittels Federation

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

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.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

Authorization levels configured per client per database

yes, using Riak Security

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.

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