DBMS > Hive vs. NuoDB vs. Riak KV vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. NuoDB vs. Riak KV vs. TerminusDB

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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

NuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID Transaktionen

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

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

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

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

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

Punkte	0,89
Rang	#198	Overall
	#92	Relational DBMS

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Website

hive.apache.org

www.3ds.com/nuodb-distributed-sql-database

terminusdb.com

Technische Dokumentation

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

doc.nuodb.com

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

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Dassault Systèmes

originally NuoDB, Inc.

OpenSource, formerly Basho Technologies

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2013

2009

2018

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

3.2.0, Dezember 2022

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

GPL V3

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

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Amazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Linux

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

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript
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

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Java, SQL

Erlang

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

dynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Managed transparently by NuoDB

frei wählbarer Replikationsfaktor

Journaling Streams

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

tunable commit protocol

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

Temporary table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Standard SQL Rollen und Rechte

yes, using Riak Security

Role-based access control

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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Meet some database management systems you are likely to hear more about in the future
4. August 2014, Paul Andlinger

alle anzeigen

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