DBMS > AlaSQL vs. Apache Impala vs. MaxDB vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Impala vs. MaxDB vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Analytic DBMS für Hadoop

A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial 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	2,15
Rang	#115	Overall
	#55	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

impala.apache.org/impala-docs.html

maxdb.sap.com/documentation

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997

Erscheinungsjahr

2014

2013

1984

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

7.9.10.12, Februar 2024

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Mozilla public license

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++

Server Betriebssysteme

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

Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
macOS

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

XML type, but no XML query functionality

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

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

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

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

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

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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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29. Juli 2021, iProgrammer

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28. November 2017, SDTimes.com

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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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30. Dezember 2020, AWS Blog

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24. September 2015, E3-Magazin

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10. September 2024, Blocks & Files

Researcher finds flaw in SAP's MaxDB
10. Januar 2008, ZDNet

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