DBMS > Apache Doris vs. Impala vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Doris vs. Impala vs. SiriDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

Analytic DBMS für Hadoop

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,67
Rang	#263	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	17,39
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#381	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

doris.apache.org
github.com/apache/doris

www.cloudera.com/products/open-source/apache-hadoop/impala.html

siridb.com

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

docs.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala.html

docs.siridb.com

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Cloudera

Cesbit

Erscheinungsjahr

2017

2013

2017

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT 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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
MySQL client

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Go
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

LLM-Powered OLAP: the Tencent Experience with Apache Doris
28. August 2023, hackernoon.com

How Big Data Is Saving Lives in Real Time: IoV Data Analytics Helps Prevent Accidents
28. November 2023, KDnuggets

CelerData Contributes StarRocks to the Linux Foundation
14. Februar 2023, Datanami

How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second
1. September 2023, KDnuggets

Hot-Cold Data Separation: How It Cuts Your Storage Costs by 70%
25. Juni 2023, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Cloudera's Impala brings Hadoop to SQL and BI
25. Oktober 2012, ZDNet

Man Busts Out of Google, Rebuilds Top-Secret Query Machine
24. Oktober 2012, WIRED

Cloudera Boosts Hadoop App Development On Impala
10. November 2014, InformationWeek

Cloudera aims to bring real-time queries to Hadoop, big data
24. Oktober 2012, ZDNet

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

bereitgestellt von Google News

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