DBMS > Apache Impala vs. Axibase vs. ObjectBox vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Axibase vs. ObjectBox vs. SWC-DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und Visualisierung

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,35
Rang	#282	Overall
	#25	Time Series DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS
	#7	Vektor DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

impala.apache.org

axibase.com/docs/atsd/finance

github.com/objectbox
objectbox.io

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.objectbox.io

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Axibase Corporation

ObjectBox Limited

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2013

2017

2020

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

15585

4.0 (May 2024)

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Community Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paid

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Open Source

GPL V3

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++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

short, integer, long, float, double, decimal, string

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-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

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

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

Vector search: making sense of search queries
29. Mai 2024

Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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

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The Ultimate ATV Test: Suzuki's King Quad 750 AXI Rugged Package vs. Alaska's Hunting Season
14. Oktober 2020, Outdoor Life

Time Series Databases Software Market - A comprehensive study
6. Februar 2020, openPR

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ObjectBox Raises $2M in Funding
4. Dezember 2018, FinSMEs

The Megashift Towards Decentralized Edge Computing
27. August 2021, hackernoon.com

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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