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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. ArcadeDB vs. DolphinDB vs. FatDB

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Name	Apache Impala  Xaus Vergleich ausschliessen	ArcadeDB  Xaus Vergleich ausschliessen	DolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessen	FatDB  Xaus Vergleich ausschliessen
				Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Hadoop	Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten	DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.	Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Document Store Graph DBMS Key-Value Store Time Series DBMS in next version	Time Series DBMS	Document Store Key-Value Store
Sekundäre Datenbankmodelle	Document Store		Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 12,45 Rang #40   Overall #24   Relational DBMS	Punkte 0,10 Rang #358   Overall #48   Document Stores #38   Graph DBMS #52   Key-Value Stores #35   Time Series DBMS	Punkte 4,03 Rang #78   Overall #6   Time Series DBMS
Website	impala.apache.org	arcadedb.com	www.dolphindb.com
Technische Dokumentation	impala.apache.org/­impala-docs.html	docs.arcadedb.com	docs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.html
Entwickler	Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera	Arcade Data	DolphinDB, Inc	FatCloud
Erscheinungsjahr	2013	2021	2018	2012
Aktuelle Version	4.1.0, Juni 2022	September 2021	v2.00.4, January 2022
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2	Open Source Apache Version 2.0	kommerziell free community version available	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++	Java	C++	C#
Server Betriebssysteme	Linux	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM	Linux Windows	Windows
Datenschema	ja	schemafrei	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	ja	ja	ja
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	SQL-like query language, no joins	SQL-like query language	nein Ãœber Integration mit SQL Server
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC ODBC	JDBC MongoDB API OpenCypher PostgreSQL wire protocol Redis API RESTful HTTP/JSON API TinkerPop Gremlin	JDBC JSON over HTTP Kafka MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC OPC DA OPC UA RabbitMQ WebSocket	.NET Client API LINQ RESTful HTTP API RPC Windows WCF Bindings
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC	Java	C# C++ Go Java JavaScript MatLab Python R Rust	C#
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce		ja	ja Ãœber Applikationen
Triggers	nein		nein	ja Ãœber Applikationen
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding		horizontale Partitionierung	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor	Source-Replica Replikation	ja	frei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt	nein	ja	ja
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency	Eventual Consistency Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja relationship in graphs	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID	ja	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein		ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos		Administrators, Users, Groups	nein Security Layer kann über Applikationen implementiert werden
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
	Apache Impala	ArcadeDB	DolphinDB	FatDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	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 bereitgestellt von Google News

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