DBMS > Apache Impala vs. Bangdb vs. EsgynDB vs. IRONdb vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Bangdb vs. EsgynDB vs. IRONdb vs. Valentina Server

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

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	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,21
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

bangdb.com

www.esgyn.cn

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.bangdb.com

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Sachin Sinha, BangDB

Esgyn

Circonus LLC.

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2013

2012

2015

2017

1999

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

BangDB 2.0, October 2021

V0.10.20, January 2018

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD 3

kommerziell

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++, Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

text, numeric, histograms

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL like support with command line tool

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Java Stored Procedures

yes, in Lua

Triggers

nein

yes, Notifications (with Streaming only)

nein

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

Sharding

Automatic, metric affinity per node

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Multi-source replication between multi datacenters

configurable replication factor, datacenter aware

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

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

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

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding
22. Februar 2024, Datanami

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

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A Look at Valentina — SitePoint
18. April 2014, SitePoint

MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source
7. Dezember 2018, H2S Media

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