DBMS > Apache Druid vs. Apache Impala vs. EJDB vs. RDF4J vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Apache Impala vs. EJDB vs. RDF4J vs. RocksDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Analytic DBMS für Hadoop

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	3,65
Rang	#85	Overall
	#11	Key-Value Stores

Website

druid.apache.org

impala.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

rdf4j.org

rocksdb.org

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

impala.apache.org/impala-docs.html

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

rdf4j.org/documentation

github.com/facebook/rocksdb/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Softmotions

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Facebook, Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2013

2012

2004

2013

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

4.1.0, Juni 2022

8.11.4, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPLv2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

BSD

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++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

serverlos

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schema-less columns are supported

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

nein

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 for querying

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

In-process Library

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

Java
PHP
Python

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

keine

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

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

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» 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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6. Juni 2023, SiliconANGLE News

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6. Juni 2023, Business Wire

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28. November 2017, Datanami

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24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

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