DBMS > AlaSQL vs. Apache Impala vs. SQream DB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Impala vs. SQream DB vs. WakandaDB

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

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Object oriented 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	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.sqream.com

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

SQream Technologies

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2014

2013

2017

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2022.1.6, Dezember 2022

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, CUDA, Haskell, Java, Scala

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

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

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, ANSI Standard SQL Types

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC

.Net
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

All languages supporting JDBC/ODBC

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal and vertical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

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

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

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

Create a Marvel Database with SQL and Javascript, the easy way
2. Juli 2019, Towards Data Science

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

bereitgestellt von Google News

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

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

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

I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, Fierce Network

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

GPU data warehouse startup SQream lands $39.4M funding round
24. Juni 2020, SiliconANGLE News

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

Chinese giant Alibaba leads investment round in Israel big-data startup
30. Mai 2018, The Times of Israel

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk