DBMS > Apache Drill vs. Apache Impala vs. CrateDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Apache Impala vs. CrateDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Analytic DBMS für Hadoop

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Wide Column Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	1,90
Rang	#126	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#226	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#11	Vektor DBMS

Punkte	3,55
Rang	#80	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

drill.apache.org

impala.apache.org

cratedb.com

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

impala.apache.org/impala-docs.html

cratedb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Crate

Microsoft

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2013

2012

2019

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

4.1.0, Juni 2022

5.8.1, August 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

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

C++

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like DML and DDL statements

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages supporting JDBC/ODBC

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Configurable replication on table/partition-level

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

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

Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files
9. Juni 2016, TheServerSide.com

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
27. September 2019, Towards Data Science

MapR Advances Support for Flexible and High Performance Analytics on JSON and S3 Data with Apache Drill
30. Januar 2019, Business Wire

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style
20. Mai 2015, The Next Platform

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

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

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
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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CrateDB Appoints Jeff Olson as New CRO
9. Juli 2024, PR Newswire

CrateDB Announces Availability of CrateDB on Google Cloud Marketplace
8. April 2024, Datanami

Taleo Consulting and CrateDB Announce Strategic Partnership to Transform Data Management and Analytics in Financial Services markets
29. Juli 2024, PR Newswire

How We Designed CrateDB as a Realtime SQL DBMS for the Internet of Things
29. August 2017, The New Stack

CrateDB Appoints Sergey Gerasimenko as New CTO
19. Februar 2024, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

How to use Azure Table storage in .Net
10. Juli 2024, InfoWorld

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
23. Juli 2024, Simplilearn

Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage
5. Mai 2015, azure.microsoft.com

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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