DBMS > Apache Impala vs. Bangdb vs. EDB Postgres vs. MarkLogic

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Bangdb vs. EDB Postgres vs. MarkLogic

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

The EDB Postgres Platform is an enterprise-class data management platform based on the open source database PostgreSQL with flexible deployment options and Oracle compatibility features, complemented by tool kits for management, integration, and migration.

Operational and transactional Enterprise NoSQL database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Document Store
Native XML DBMS
RDF Store

ab Version 7
Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#338	Overall
	#47	Document Stores
	#32	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,91
Rang	#130	Overall
	#60	Relational DBMS

Punkte	5,18
Rang	#63	Overall
	#11	Document Stores
	#1	Native XML DBMS
	#1	RDF Stores
	#7	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.bangdb.com

www.enterprisedb.com/docs

docs.marklogic.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Sachin Sinha, BangDB

EnterpriseDB

MarkLogic Corp.

Erscheinungsjahr

2013

2012

2005

2001

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

BangDB 2.0, October 2021

14, Dezember 2021

11.0, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD 3

kommerziell

BSD for PostgreSQL-components

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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++

C, C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL like support with command line tool

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

SQL92

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API

Proprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Java
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Python
Tcl

C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

via XQuery or JavaScript

Triggers

nein

yes, Notifications (with Streaming only)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

horizontale Partitionierung

by hash, list or range

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Ãœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobs

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

can act as a resource manager in an XA/JTA transaction

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

nein

yes, run db with in-memory only mode

nein

yes, with Range Indexes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

yes (enterprise version only)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene

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

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

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

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

bereitgestellt von Google News

EDB unveils EDB Postgres AI
23. Mai 2024, InfoWorld

EDB Puts Postgres in the Middle of Analytics Workflow with New Lakehouse Stack
22. April 2024, Datanami

Nutanix partners with EDB to fit database service for AI – Blocks and Files
21. Mai 2024, Blocks and Files

Enterprise DB begins rolling AI features into PostgreSQL
23. Mai 2024, SiliconANGLE News

EDB Announces EDB Postgres® AI, an Intelligent Platform for Transactional, Analytical and AI Workloads
23. Mai 2024, GlobeNewswire

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MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024
22. April 2024, Medium

Intelligence for multi-domain warfighters can now be sourced from logistics operations
13. Mai 2024, Breaking Defense

Database Platform to Simplify Complex Data | Progress Marklogic
7. Februar 2023, Progress Software

ABN AMRO Moves Progress-Powered Credit Store App to Azure Cloud; Achieves 40% Faster Data Processing, Lower ...
12. März 2024, GlobeNewswire

Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes
1. Februar 2024, release.nl

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