DBMS > Apache Impala vs. atoti vs. Axibase vs. OpenTSDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. atoti vs. Axibase vs. OpenTSDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,45
Rang	#253	Overall
	#13	Object oriented DBMS

Punkte	0,21
Rang	#308	Overall
	#25	Time Series DBMS

Punkte	1,59
Rang	#140	Overall
	#12	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

atoti.io

axibase.com/docs/atsd/finance

opentsdb.net

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.atoti.io

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

ActiveViam

Axibase Corporation

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Erscheinungsjahr

2013

2011

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

15585

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free versions available

kommerziell

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

Open Source

LGPL

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
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

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

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API

HTTP API
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Java
PHP
Python
R
Ruby

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

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

basierend auf HBase

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

nein

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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ActiveViam Announces Leadership Succession
4. September 2024, Business Wire

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

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14. Oktober 2020, Outdoor Life

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Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

LogicMonitor Rolls a Time Series Database for Finer-Grain Reporting
1. Juni 2016, The New Stack

A real-time processing revival
1. April 2015, O'Reilly Media

bereitgestellt von Google News

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