DBMS > Hive vs. Valentina Server vs. YDB

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. Valentina Server vs. YDB

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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

Object-relational database and reports server

A distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

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

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

Punkte	0,18
Rang	#329	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#285	Overall
	#43	Document Stores
	#130	Relational DBMS

Website

hive.apache.org

www.valentina-db.net

github.com/ydb-platform/ydb
ydb.tech

Technische Dokumentation

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

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

ydb.tech/en/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Paradigma Software

Yandex

Erscheinungsjahr

2012

1999

2019

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0; commercial license available

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
OS X
Windows

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (YQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

ODBC

RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Go
Java
JavaScript (Node.js)
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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Active-passive shard replication

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights defined for Yandex Cloud users

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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