DBMS > Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. CrateDB vs. Snowflake

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. CrateDB vs. Snowflake

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,90
Rang	#125	Overall
	#59	Relational DBMS

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

Punkte	133,72
Rang	#7	Overall
	#5	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

phoenix.apache.org

cratedb.com/docs

docs.snowflake.net/manuals/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

Crate

Snowflake Computing Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2014

2013

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

5.8.1, August 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

gehostet

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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-like DML and DDL statements

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

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

CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.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

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

user defined functions

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Configurable replication on table/partition-level

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency or 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

ACID

nein

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

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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