DBMS > Hive vs. OpenQM vs. RocksDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. OpenQM vs. RocksDB vs. Transbase

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	3,65
Rang	#85	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

hive.apache.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

rocksdb.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

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

github.com/facebook/rocksdb/wiki

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Rocket Software, originally Martin Phillips

Facebook, Inc.

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

1993

2013

1987

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

3.4-12

9.2.1, Mai 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

BSD

kommerziell

Development Lizenz gratis

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++

C und C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

with some exceptions

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

C++ API
Java API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

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

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica 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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Access rights can be defined down to the item level

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

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, IBM

bereitgestellt von Google News

Did Rockset Just Solve Real-Time Analytics?
25. August 2021, Datanami

Meta’s Velox Means Database Performance Is Not Subject To Interpretation
31. August 2022, The Next Platform

Linux 6.9 Drives AMD 4th Gen EPYC Performance Even Higher For Some Workloads
29. März 2024, Phoronix

Facebook's MyRocks Truly Rocks!
21. September 2020, Open Source For You

CockroachDB Launches Advanced Key-Value Store Pebble
23. Dezember 2022, Analytics India Magazine

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk