DBMS > AlaSQL vs. Apache Impala vs. H2 vs. H2GIS

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Impala vs. H2 vs. H2GIS

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Analytic DBMS für Hadoop

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Spatial extension of H2

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

Relational DBMS

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	7,57
Rang	#47	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

impala.apache.org/impala-docs.html

www.h2database.com/html/main.html

www.h2gis.org/docs/home

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Thomas Mueller

CNRS

Erscheinungsjahr

2014

2013

2005

2013

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

LGPL 3.0

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++

Java

Server Betriebssysteme

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

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

basierend auf H2

Triggers

nein

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

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

basierend auf H2

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

basierend auf H2

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

bereitgestellt von Google News

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk