DBMS > Apache Impala vs. BaseX vs. EJDB vs. HyperSQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. BaseX vs. EJDB vs. HyperSQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Leichtgewichtiges Native XML DBMS mit Unterstützung für XQuery 3.0 und mit interactiver GUI.

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

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	1,84
Rang	#135	Overall
	#4	Native XML DBMS

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	3,23
Rang	#93	Overall
	#48	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

basex.org

github.com/Softmotions/ejdb

hsqldb.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.basex.org

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

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

BaseX GmbH

Softmotions

Erscheinungsjahr

2013

2007

2012

2001

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

11.0, Juni 2024

2.7.2, Juni 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD Lizenz

Open Source

GPLv2

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

serverlos

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

In-process Library

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Lisp
Perl
PHP
Python
Qt
Rebol
Ruby
Scala
Visual Basic

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

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Java, SQL

Triggers

nein

mittels Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem, 4-stufigem Berechtigungskonzept

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

bereitgestellt von Google News

XML Injection Attacks: What to Know About XPath, XQuery, XXE & More
18. Mai 2022, Hashed Out by The SSL Store™

9 Skills You Need to Become a Data Engineer
2. November 2022, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE
24. Oktober 2022, The Daily Swig

Introduction to JDBC with HSQLDB tutorial
14. November 2022, TheServerSide.com

bereitgestellt von Google News

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