DBMS > Apache Drill vs. Apache Impala vs. Brytlyt vs. PouchDB vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Apache Impala vs. Brytlyt vs. PouchDB vs. Stardog

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Analytic DBMS für Hadoop

Scalable GPU-accelerated RDBMS for very fast analytic and streaming workloads, leveraging PostgreSQL

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#288	Overall
	#131	Relational DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.brytlyt.io

pouchdb.com/guides

docs.stardog.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Brytlyt

Apache Software Foundation

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2012

2013

2016

2012

2010

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

4.1.0, Juni 2022

5.0, August 2023

7.1.1, Juni 2019

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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++

C, C++ and CUDA

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

über Views

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like DML and DDL statements

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

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

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
Python
Tcl

JavaScript

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

in PL/pgSQL

View Functions in JavaScript

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation

auch mit CouchDB Datenbanken

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Depending on the underlying data source

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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