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

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Drill vs. Apache Impala vs. Microsoft Azure Table Storage vs. SAP IQ 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

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

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

spaltenorientiert

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	2,56
Rang	#106	Overall
	#52	Relational DBMS

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

Website

drill.apache.org

impala.apache.org

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

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

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

Technische Dokumentation

drill.apache.org/docs

impala.apache.org/impala-docs.html

help.sap.com/docs/SAP_IQ

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Microsoft

SAP, formerly Sybase

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2013

2012

1994

2019

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

4.1.0, Juni 2022

16.1 SPS04, April 2019

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

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++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

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

Datenschema

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

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++

All languages supporting JDBC/ODBC

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

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Clojure
Java

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

Sharding

Implicit feature of the cloud service

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

SAP/Sybase Replication Server

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Hadoop integration

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

nein

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

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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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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New Services in SAP HANA Cloud Lower TCO for Customers in Data-Intensive, Highly Regulated Industries
7. April 2021, SAP News

Google Cloud adds backup vaults and centralized management
10. September 2024, Blocks & Files

SAP Products & Services Data Portfolio
2. Juli 2021, Datamation

SAP Scales Out HANA In-Memory For Clouds
6. März 2014, EnterpriseAI

Data Integration Tools, Connectors & Solutions | Progress DataDirect
17. August 2015, Progress Software

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