Características de Druid
¿Cuáles son las funciones de Druid?
base de datos
- Recopilación de datos en tiempo real
- Distribución de datos
Apoyo
- Multimodelo
- Sistemas operativos
Seguridad
- Registros de auditoría
Almacenamiento
- Modelo de datos
- Tipos de datos
Disponibilidad
- Replicación de datos
Alternativas de Druid Mejor Valoradas
Filtrar por Funciones
Características de la base de datos
Almacenamiento | No hay suficientes datos disponibles | ||
Disponibilidad | No hay suficientes datos disponibles | ||
Estabilidad | No hay suficientes datos disponibles | ||
Escalabilidad | No hay suficientes datos disponibles | ||
Seguridad | No hay suficientes datos disponibles | ||
Manipulación de datos | Ver definición de la característica | No hay suficientes datos disponibles | |
Lenguaje de consulta | No hay suficientes datos disponibles |
base de datos
Recopilación de datos en tiempo real | Recopila, almacena y organiza datos masivos y no estructurados en tiempo real Los revisores de 10 de Druid han proporcionado comentarios sobre esta función. | 85% (Basado en 10 reseñas) | |
Distribución de datos | Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela Los revisores de 10 de Druid han proporcionado comentarios sobre esta función. | 87% (Basado en 10 reseñas) | |
Lago de datos | Crea un repositorio para recopilar y almacenar datos sin procesar de sensores, dispositivos, máquinas, archivos, etc. | No hay suficientes datos disponibles |
Integraciones
Integración con Hadoop | Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop | No hay suficientes datos disponibles | |
Integración con Spark | Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop | No hay suficientes datos disponibles |
Plataforma
Escalado de máquinas | Facilita la solución para ejecutarse y escalar a un gran número de máquinas y sistemas | No hay suficientes datos disponibles | |
Preparación de datos | Selecciona los datos recopilados para soluciones de análisis de big data para analizar, manipular y modelar | No hay suficientes datos disponibles | |
Integración con Spark | Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop | No hay suficientes datos disponibles |
Tratamiento
Procesamiento en la nube | Traslada la recopilación y el procesamiento de big data a la nube | No hay suficientes datos disponibles | |
Procesamiento de cargas de trabajo | Procesa cargas de trabajo de datos por lotes, en tiempo real y de streaming en sistemas singulares, multiinquilino o en la nube | No hay suficientes datos disponibles |
Gestión de datos
Integración de datos | Consolida, limpia y normaliza datos de múltiples fuentes dispares. | No hay suficientes datos disponibles | |
Compresión de datos | Ayuda a ahorrar capacidad de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Calidad de los datos | Elimina la inconsistencia y las duplicaciones de datos, lo que garantiza la integridad de los datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Análisis de datos integrado | Funciones de análisis basadas en SQL como series temporales, coincidencia de patrones, análisis geoespacial, etc. | No hay suficientes datos disponibles | |
Aprendizaje automático en la base de datos | Proporciona capacidades integradas como algoritmos de aprendizaje automático, funciones de preparación de datos, evaluación y gestión de modelos, etc. | No hay suficientes datos disponibles | |
Análisis de Data Lake | Permite la consulta de datos a través de formatos de datos como parquet, ORC, JSON, etc. y analizar tipos de datos complejos en HDFS | No hay suficientes datos disponibles |
Integración
Integración AI/ML | Se integra con flujos de trabajo de ciencia de datos, aprendizaje automático y capacidades de inteligencia artificial (IA). | No hay suficientes datos disponibles | |
Integración de herramientas de BI | Se integra con herramientas de BI para transformar los datos en información procesable. | No hay suficientes datos disponibles | |
Integración de Data Lake | Proporciona velocidad en el procesamiento de datos y captura de datos no estructurados, semiestructurados y de transmisión. | No hay suficientes datos disponibles |
Despliegue
On-Premise | Proporciona opciones de implementación local. | No hay suficientes datos disponibles | |
Nube | Proporciona opciones de implementación en la nube (nube privada o pública, nube híbrida). | No hay suficientes datos disponibles |
Rendimiento
Escalabilidad | Gestiona grandes volúmenes de datos, de escala superior o inferior según la demanda. | No hay suficientes datos disponibles | |
Recuperación ante desastres | Proporciona funcionalidad de recuperación de datos para proteger y restaurar datos en una base de datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Simultaneidad de datos | Permite el control de simultaneidad multiversión. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gestión de la carga de trabajo | Maneja cargas de trabajo, desde máquinas individuales hasta almacenes de datos o servicios web con muchos usuarios simultáneos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Indexación avanzada | Permite a los usuarios recuperar datos rápidamente a través de varios tipos de indexación como árbol B, tabla hash, etc. | No hay suficientes datos disponibles | |
Optimizador de consultas | Ayuda a interpretar consultas SQL y determinar el método de ejecución más rápido. | No hay suficientes datos disponibles | |
Caché integrada | Almacena rápidamente los datos de uso frecuente en la memoria del sistema. | No hay suficientes datos disponibles |
Apoyo
Búsqueda de texto | Proporciona compatibilidad con juegos de caracteres internacionales y búsqueda de texto completo. | No hay suficientes datos disponibles | |
Tipos de datos | Admite múltiples tipos de datos como primitivos, estructurados, documentos, etc. | No hay suficientes datos disponibles | |
Idiomas | Soporta múltiples lenguajes de programación procedimental como PL / PGSQL, Perl, Python, etc. | No hay suficientes datos disponibles | |
Sistemas operativos | Disponible en múltiples sistemas operativos como Linux, Windows, MacOS, etc. | No hay suficientes datos disponibles | |
Multimodelo | Según lo informado en 10 reseñas de Druid. Proporciona compatibilidad para almacenar, indizar y consultar datos en más de un formato. | 88% (Basado en 10 reseñas) | |
Sistemas operativos | Disponible en múltiples sistemas operativos como Linux, Windows, MacOS, etc. Los revisores de 11 de Druid han proporcionado comentarios sobre esta función. | 92% (Basado en 11 reseñas) |
Seguridad
Bloqueo de base de datos | Evita que otros usuarios y aplicaciones accedan a los datos mientras se actualizan para evitar la pérdida o actualización de datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de acceso | Permite conceder o revocar permisos en los niveles de base de datos, esquema o tabla. | No hay suficientes datos disponibles | |
Encriptación | Cifrado nativo incorporado con administración de claves empresariales. | No hay suficientes datos disponibles | |
Autenticación | Proporciona autenticación multifactor con certificados. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobierno de datos | Políticas, procedimientos y estándares para administrar y acceder a los datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Seguridad de los datos | Restringe el acceso a los datos a nivel de celda, enmascara u oculta partes de las celdas y cifra los datos en reposo y en movimiento | No hay suficientes datos disponibles | |
Autorización basada en roles | Proporciona roles de sistema predefinidos, privilegios y roles definidos por el usuario a los usuarios. | No hay suficientes datos disponibles | |
Autenticación | Permite la integración con mecanismos de seguridad externos como Kerberos, autenticación LDAP, etc. | No hay suficientes datos disponibles | |
Registros de auditoría | Proporciona un registro de auditoría para realizar un seguimiento del acceso y las operaciones realizadas en las bases de datos para el cumplimiento normativo. Esta función fue mencionada en 10 reseñas de Druid. | 87% (Basado en 10 reseñas) | |
Encriptación | Proporciona capacidad de cifrado para todos los datos en reposo mediante claves de cifrado. | No hay suficientes datos disponibles |
Administración
Esquema de datos | Los datos se organizan como un conjunto de tablas con columnas y filas como una estructura de tabla. | No hay suficientes datos disponibles | |
Lenguaje de consulta | Permite a los usuarios crear, actualizar y recuperar datos en una base de datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
ACID - Queja | Se adhiere a ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad), un conjunto de propiedades de transacción de base de datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Replicación de datos | Proporciona replicación basada en registros o en desencadenadores. | No hay suficientes datos disponibles |
Almacenamiento
Modelo de datos | Almacena tablas de datos como columnas. Los revisores de 10 de Druid han proporcionado comentarios sobre esta función. | 88% (Basado en 10 reseñas) | |
Tipos de datos | Admite múltiples tipos de datos como listas, conjuntos, hashes (similares al mapa), conjuntos ordenados, etc. Esta función fue mencionada en 10 reseñas de Druid. | 78% (Basado en 10 reseñas) |
Disponibilidad
Uso compartido automático | Implementa la partición horizontal automática de datos que permite almacenar datos en más de un nodo para escalar horizontalmente. | No hay suficientes datos disponibles | |
Recuperación automática | Restaura una base de datos a un estado correcto (coherente) en caso de error. | No hay suficientes datos disponibles | |
Replicación de datos | Copie datos a través de múltiples servidores a través de la arquitectura de replicación maestro-esclavo, peer-to-peer, etc. Los revisores de 10 de Druid han proporcionado comentarios sobre esta función. | 83% (Basado en 10 reseñas) |
Latencia de consulta
Menor latencia de consulta | Ayuda en el procesamiento más rápido de la consulta para obtener resultados. | No hay suficientes datos disponibles | |
Consultas continuas | Permite consultas más rápidas y cargas de trabajo similares a las de los motores de búsqueda. | No hay suficientes datos disponibles |
Latencia de datos
Menor latencia de datos | Permite al usuario realizar un seguimiento del tiempo necesario para que los datos se generen y estén disponibles para su procesamiento | No hay suficientes datos disponibles | |
Rendimiento de la canalización de datos | Ayuda a supervisar y generar informes sobre el rendimiento de la canalización de datos. | No hay suficientes datos disponibles |
Conectores
Ingestión más rápida | Gestiona la construcción de canalizaciones entre dos protocolos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Conectores integrados | Permite la ingesta continua de datos directamente desde el origen de datos. | No hay suficientes datos disponibles |
Escala
Base de datos escalable linealmente | Ayuda a la base de datos a escalar horizontal y verticalmente en petabytes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Administración del almacenamiento | Ayuda a almacenar los datos en segmentos de tamaño fijo llamados vectores para una mejor administración. | No hay suficientes datos disponibles |
Arquitectura
Seguridad de los datos | Permite ingerir datos de forma eficiente y segura. | No hay suficientes datos disponibles | |
Arquitectura sin bloqueo | Permite el acceso simultáneo a los datos sin el uso de bloqueos de tabla. | No hay suficientes datos disponibles |
