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

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

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.

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

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

A high performance open source SQL database for time series data

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

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

Punkte	2,52
Rang	#109	Overall
	#9	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

github.com/dgraph-io/badger

github.com/Softmotions/ejdb

opennms.github.io/newts

questdb.io

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

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

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

github.com/OpenNMS/newts/wiki

questdb.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DGraph Labs

Softmotions

OpenNMS Group

QuestDB Technology Inc

Erscheinungsjahr

2013

2017

2012

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Java

Java (Zero-GC), C++, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

serverlos

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free via InfluxDB Line Protocol

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

SQL with time-series extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

In-process Library

HTTP REST
Java API

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Java

PostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

over HTTP

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

basierend auf Cassandra

horizontal partitioning (by timestamps)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-replica replication with eventual consistency

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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

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 for single-table writes

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

through memory mapped files

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr

Typical application scenarios

Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr

Key customers

Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr

Licensing and pricing models

Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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11. Januar 2021, Towards Data Science

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Q&A: Nicolas Hourcard, QuestDB: The advantages of a time-series database
3. Dezember 2020, Developer News

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10. Februar 2022, hackernoon.com

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