DBMS > AlaSQL vs. Apache Impala vs. Google Cloud Datastore vs. JaguarDB vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Impala vs. Google Cloud Datastore vs. JaguarDB vs. Lovefield

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Analytic DBMS für Hadoop

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,42
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	4,13
Rang	#71	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores
	#16	Vektor DBMS

Punkte	0,22
Rang	#306	Overall
	#138	Relational DBMS

Website

alasql.org

impala.apache.org

cloud.google.com/datastore

www.jaguardb.com

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

impala.apache.org/impala-docs.html

cloud.google.com/datastore/docs

www.jaguardb.com/support.html

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Google

DataJaguar, Inc.

Google

Erscheinungsjahr

2014

2013

2008

2015

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.3 July 2023

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

GPL V3.0

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++

the server part. Clients available in other languages

JavaScript

Server Betriebssysteme

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

Linux

gehostet

Linux

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, Details hier

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

SQL-like query language (GQL)

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

mit Google App Engine

nein

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication using Paxos

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

HarperDB - How and Why We Built It From The Ground Up on NodeJS
28. Februar 2021, hackernoon.com

Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
3. Mai 2020, Towards Data Science

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Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE News

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

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

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Google Cloud vs AWS: Which Cloud Computing Platform is Better?
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