DBMS > Apache Impala vs. CockroachDB vs. EsgynDB vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. CockroachDB vs. EsgynDB vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

CockroachDB is a distributed database architected for modern cloud applications. It is wire compatible with PostgreSQL and backed by a Key-Value Store, which is either RocksDB or a purpose-built derivative, called Pebble.

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

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	4,74
Rang	#67	Overall
	#36	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

www.cockroachlabs.com

www.esgyn.cn

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.cockroachlabs.com/docs

www.reduct.store/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Cockroach Labs

Esgyn

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2013

2015

2023

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

24.1.0, Mai 2024

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0, commercial license available

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

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

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Windows

Linux

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

dynamic schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

yes, wire compatible with PostgreSQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Rust

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

horizontal partitioning (by key range)

all tables are translated to an ordered KV store and then broken down into 64MB ranges, which are then used as replicas in RAFT

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication using RAFT

Multi-source replication between multi datacenters

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Role-based access control

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 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

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

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

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

Cockroach Labs shakes up its licensing to force bigger companies to pay
15. August 2024, TechCrunch

CockroachDB scuttles away from open source Core offering
19. August 2024, The Register

CockroachDB retires self-hosted Core offering, makes Enterprise version free for companies under $10M in annual revenue
15. August 2024, SDTimes.com

Cockroach Labs Deepens Partnership with Google Cloud, CockroachDB Selected to Join Google Distributed Cloud
9. April 2024, PR Newswire

DoorDash Uses CockroachDB to Create Config Management Platform for Microservices
14. Februar 2024, InfoQ.com

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