DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. GreptimeDB vs. Hyprcubd vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. GreptimeDB vs. Hyprcubd vs. TinkerGraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Analytic DBMS für Hadoop

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

Serverless Time Series DBMS

A lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	17,94
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#348	Overall
	#35	Graph DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

impala.apache.org

greptime.com

hyprcubd.com (offline)

tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#tinkergraph-gremlin

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.greptime.com

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Greptime Inc.

Hyprcubd, Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2013

2022

2009

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

C++

Rust

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

gehostet

Datenschema

schema-free, schema definition possible

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

gRPC
HTTP API
JDBC

gRPC (https)

TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

Groovy
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Simple rights management via user accounts

token access

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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