DBMS > Apache Impala vs. Apache Pinot vs. ClickHouse

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Pinot vs. ClickHouse

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

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

Punkte	10,08
Rang	#41	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#275	Overall
	#128	Relational DBMS

Punkte	16,25
Rang	#37	Overall
	#22	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

pinot.apache.org

clickhouse.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.pinot.apache.org

clickhouse.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation and contributors

Clickhouse Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2015

2016

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.0.0, September 2023

v24.6.2.17-stable, Juli 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.
DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.

Implementierungssprache

C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

All OS with a Java JDK11 or higher

FreeBSD
Linux
macOS

Datenschema

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

yes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Java
Python

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

key based and custom

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate 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

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 rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

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

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
» mehr

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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19. September 2023, SiliconANGLE News

Building a Large-scale Transactional Data Lake at Uber Using Apache Hudi
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Apache Iceberg Changes Everything: What's Underneath?
28. August 2023, Spiceworks News and Insights

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24. Juni 2022, InfoWorld

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9. Mai 2020, Towards Data Science

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6. August 2024, AWS Blog

StarTree eyes observability market with Apache Pinot-based real-time engine
27. September 2024, SiliconANGLE News

Pinot for Low-Latency Offline Table Analytics
29. August 2024, Uber

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8. Mai 2024, DevOps.com

Apache Pinot – SD Times Open Source Project of the Week
31. Mai 2024, SDTimes.com

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30. Juli 2024, TechCrunch

Azur Games migrates all game analytics data to ClickHouse Cloud on AWS
16. Juli 2024, AWS Blog

ClickHouse Acquires PeerDB to Boost Real-time Analytics with Postgres CDC Integration
30. Juli 2024, Business Wire

A Beginner’s Guide to ClickHouse Database
13. September 2024, KDnuggets

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31. Juli 2024, FinSMEs

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