DBMS > AlaSQL vs. Apache Impala vs. BigObject vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Impala vs. BigObject vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Analytic DBMS für Hadoop

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,51
Rang	#256	Overall
	#40	Document Stores
	#118	Relational DBMS

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.bigobject.io

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2014

2013

2015

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

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

nein

SQL

Support of SQL

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Lua

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

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

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Weitere Ressourcen

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3. Mai 2020, Towards Data Science

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28. November 2017, SDTimes.com

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28. November 2017, Datanami

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24. Juni 2022, InfoWorld

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Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

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