DBMS > Apache Impala vs. Cachelot.io vs. Heroic vs. RethinkDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Cachelot.io vs. Heroic vs. RethinkDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

In-memory caching system

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

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	0,04
Rang	#388	Overall
	#62	Key-Value Stores

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	2,66
Rang	#107	Overall
	#20	Document Stores

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

impala.apache.org

cachelot.io

github.com/spotify/heroic

rethinkdb.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

spotify.github.io/heroic

rethinkdb.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Spotify

The Linux Foundation

since July 2017

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2015

2014

2009

2019

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.4.1, August 2020

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

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

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, binary, float, bool, date, geometry

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Memcached Protokoll

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Client-side triggers through changefeeds

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

range based

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-document operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

users and table-level permissions

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

DB-Engines Blog Posts

Meet some database management systems you are likely to hear more about in the future
4. August 2014, Paul Andlinger

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24. Juni 2022, InfoWorld

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An introduction to building realtime apps with RethinkDB
9. Juli 2022, devm.io

How to Use RethinkDB with Node.js Applications — SitePoint
16. Dezember 2015, SitePoint

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5. Oktober 2016, VentureBeat

MongoDB: The Popular Database for IoT
15. August 2023, Open Source For You

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24. Januar 2017, TechRepublic

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