DBMS > Hive vs. NSDb vs. Quasardb

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. NSDb vs. Quasardb

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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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Distributed, high-performance timeseries database

Primäres Datenbankmodell

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	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Website

hive.apache.org

nsdb.io

quasar.ai

Technische Dokumentation

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

nsdb.io/Architecture

doc.quasar.ai/master

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

quasardb

Erscheinungsjahr

2012

2017

2009

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

3.14.1, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

BSD
Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

integer and binary

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

mittels Tags

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

gRPC
HTTP REST
WebSocket

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

Java
Scala

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

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

Using Apache Lucene

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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

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4. Oktober 2023, Science@NASA

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20. Februar 2024, EarthSky

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11. September 2023, Datanami

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6. Juni 2023, PR Newswire

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3. Juli 2023, Boat International

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