DBMS > Apache Impala vs. BoltDB vs. EsgynDB vs. jBASE vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. BoltDB vs. EsgynDB vs. jBASE vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

An embedded key-value store for Go.

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

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

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	0,80
Rang	#215	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	1,49
Rang	#156	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

impala.apache.org

github.com/boltdb/bolt

www.esgyn.cn

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

rdf4j.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Esgyn

Rocket Software (früher Zumasys)

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2013

2015

1991

2004

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

optional

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

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Basic
Jabbascript
Java

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Multi-source replication between multi datacenters

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

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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29. Juli 2021, iProgrammer

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

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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

bereitgestellt von Google News

What I learnt from building 3 high traffic web applications on an embedded key value store.
21. Februar 2018, hackernoon.com

4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss
1. März 2024, The Hacker News

Roblox’s cloud-native catastrophe: A post mortem
31. Januar 2022, InfoWorld

How to Put a GUI on Ansible, Using Semaphore
22. April 2023, The New Stack

Grafana Loki: Architecture Summary and Running in Kubernetes
14. März 2023, hackernoon.com

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

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