DBMS > Apache Druid vs. Apache Impala vs. FeatureBase vs. GBase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Apache Impala vs. FeatureBase vs. GBase

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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

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

An analytical database for business intelligence with large customers in China.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	3,29
Rang	#95	Overall
	#49	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,26
Rang	#304	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	1,04
Rang	#190	Overall
	#88	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.featurebase.com

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Erscheinungsjahr

2012

2013

2017

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

4.1.0, Juni 2022

2022, May 2022

GBase 8a

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux

Linux
macOS

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL-like DML and DDL statements

SQL queries

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

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

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

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6. Juni 2023, SiliconANGLE News

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28. November 2017, SDTimes.com

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28. November 2017, Datanami

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8. März 2022, Built In

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12. September 2022, Austin Business Journal

The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021
7. Dezember 2021, CRN

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

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