DBMS > Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. eXtremeDB vs. Hive

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. eXtremeDB vs. Hive

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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

Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	2,02
Rang	#130	Overall
	#63	Relational DBMS

Punkte	0,73
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS
	#18	Time Series DBMS

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

phoenix.apache.org

www.mcobject.com/docs/extremedb.htm

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

McObject

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Erscheinungsjahr

2013

2014

2001

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

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

8.2, 2021

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

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

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

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

support of XML interfaces available

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

with the option: eXtremeSQL

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala

C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

by defining events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung / sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Active Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation

by means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation

by means of eXtremeDB High Availability option

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Hadoop integration

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small...
» mehr

Competitive advantages

eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL...
» mehr

Typical application scenarios

IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,...
» mehr

Key customers

Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,...
» mehr

Market metrics

With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product...
» mehr

Licensing and pricing models

For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number...
» mehr

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

DB-Engines Blog Posts

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11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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21. April 2022, GlobeNewswire

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26. Februar 2024, IBM

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