DBMS > Apache Druid vs. Apache Impala vs. GBase vs. Linter vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Apache Impala vs. GBase vs. Linter vs. YTsaurus

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

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

RDBMS for high security requirements

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

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

Punkte	3,25
Rang	#90	Overall
	#47	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,21
Rang	#324	Overall
	#45	Document Stores
	#48	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

impala.apache.org/impala-docs.html

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

General Data Technology Co., Ltd.

relex.ru

Yandex

Erscheinungsjahr

2012

2013

2004

1990

2023

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

4.1.0, Juni 2022

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache License, Version 2.0

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++

C, Java, Python

C und C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Ubuntu

Datenschema

schema-less columns are supported

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

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL-like DML and DDL statements

Standard with numerous extensions

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

user defined functions

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access Control Lists

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

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26. Januar 2024, Datanami

'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers
21. Februar 2024, Dark Reading | Security

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
26. Februar 2024, GBHackers

Apache Druid Takes Its Place In The Pantheon Of Databases
16. Juni 2022, The Next Platform

How to connect DataGrip to Apache Druid | by Zisis Flokas
18. Oktober 2021, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

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

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

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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