DBMS > Apache Impala vs. Badger vs. Oracle Rdb vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Badger vs. Oracle Rdb vs. RocksDB

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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.

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Primäres Datenbankmodell

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	0,14
Rang	#328	Overall
	#48	Key-Value Stores

Punkte	1,04
Rang	#184	Overall
	#84	Relational DBMS

Punkte	2,84
Rang	#97	Overall
	#16	Key-Value Stores

Website

impala.apache.org

github.com/dgraph-io/badger

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb.html

rocksdb.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

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

www.oracle.com/database/technologies/related/rdb-doc.html

github.com/facebook/rocksdb/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DGraph Labs

Oracle, originally developed by Digital Equipment Corporation (DEC)

Facebook, Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2017

1984

2013

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

7.4.1.1, 2021

9.4.0, Juni 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

BSD

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++

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

HP Open VMS

Linux

Datenschema

schemafrei

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

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

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

yes, on a single node

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

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

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28. November 2017, SDTimes.com

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30. Juni 2022, SiliconANGLE News

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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31. Juli 2019, VentureBeat

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Oracle Adds New AI-Enabling Features To MySQL HeatWave
23. März 2023, Forbes

Oracle Business Model
13. Juni 2023, Business Model Analyst

2013 Data Science Salary Survey
4. Mai 2013, O'Reilly Media

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17. Oktober 2019, Phoronix

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18. Oktober 2022, GlobeNewswire

Facebook’s MyRocks Truly Rocks!
21. September 2020, Open Source For You

Meta’s Velox Means Database Performance Is Not Subject To Interpretation
31. August 2022, The Next Platform

The Journey to a Million Ops / Sec / Node in Venice
16. März 2024, InfoQ.com

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