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DBMS > Apache Impala vs. Bangdb vs. Drizzle vs. Google Cloud Bigtable

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Bangdb vs. Drizzle vs. Google Cloud Bigtable

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenBangdb  Xaus Vergleich ausschliessenDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopConverged and high performance database for device data, events, time series, document and graphMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#347  Overall
#47  Document Stores
#34  Graph DBMS
#31  Time Series DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Websiteimpala.apache.orgbangdb.comcloud.google.com/­bigtable
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.bangdb.comcloud.google.com/­bigtable/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaSachin Sinha, BangDBDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerGoogle
Erscheinungsjahr2013201220082015
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022BangDB 2.0, October 20217.2.4, September 2012
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoBSD 3Open Source infoGNU GPLkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C, C++C++
Server BetriebssystemeLinuxLinuxFreeBSD
Linux
OS X
gehostet
Datenschemajaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejayes: string, long, double, int, geospatial, stream, eventsjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaja infosecondary, composite, nested, reverse, geospatialjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL like support with command line toolja infomit propriätären Erweiterungennein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
JDBCgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C#
C++
Java
Python
C
C++
Java
PHP
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinneinnein
Triggersneinyes, Notifications (with Streaming only)nein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.nein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithmShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorselectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyTunable consistency, set CAP knob accordinglyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDAtomic single-row operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, optimistic concurrency controljaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes, implements WAL (Write ahead log) as welljaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinyes, run db with in-memory only modenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosyes (enterprise version only)Pluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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
Apache ImpalaBangdbDrizzleGoogle Cloud Bigtable
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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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

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News



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