DBMS > Apache Impala vs. Badger vs. Datomic vs. EJDB vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Badger vs. Datomic vs. EJDB vs. Newts

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

github.com/dgraph-io/badger

www.datomic.com

github.com/Softmotions/ejdb

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

docs.datomic.com

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DGraph Labs

Cognitect

Softmotions

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2013

2017

2012

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.0.6735, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

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, Clojure

Java

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, bool, date, object_id

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

In-process Library

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Clojure
Java

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

recommended only for testing and development

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

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

bereitgestellt von Google News

Nubank buys firm behind Clojure programming language
28. Juli 2020, Finextra

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

Architecting Software for Leverage
13. November 2021, InfoQ.com

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

Brazil’s Nubank acquires US software firm Cognitect, creator of Clojure and Datomic
24. Juli 2020, LatamList

bereitgestellt von Google News

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