DBMS > Apache Impala vs. CouchDB vs. GigaSpaces vs. SAP HANA vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. CouchDB vs. GigaSpaces vs. SAP HANA vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Ein JSON - Document Store inspiriert durch Lotus Notes der von Server-Clustern bis Mobile Phones skaliert

High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Document Store
Object oriented DBMS

Values are user defined objects

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

using the Geocouch extension

Graph DBMS
Suchmaschine

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	9,30
Rang	#45	Overall
	#7	Document Stores

Punkte	0,97
Rang	#192	Overall
	#32	Document Stores
	#6	Object oriented DBMS

Punkte	44,69
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

couchdb.apache.org

www.gigaspaces.com

www.sap.com/products/hana.html

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.couchdb.org/en/stable

docs.gigaspaces.com/latest/landing.html

help.sap.com/hana

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Damien Katz, ehemaliger Lotus Notes Entwickler

Gigaspaces Technologies

SAP

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2005

2000

2010

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.3.3, Dezember 2023

15.5, September 2020

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2; Commercial licenses available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch 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++

Erlang

Java, C++, .Net

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Android
BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Solaris
Windows

Appliance oder cloud-service

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

XML can be used for describing objects metadata

nein

Sekundärindizes

über Views

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-99 for query and DML statements

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

GigaSpaces LRMI
Hibernate
JCache
JDBC
JPA
ODBC
RESTful HTTP API
Spring Data

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
ColdFusion
Erlang
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
Ruby
Smalltalk

.Net
C++
Java
Python
Scala

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

View Functions in JavaScript

SQLScript, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

improved architecture with release 2.0

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

synchronous or asynchronous
Source-Replica Replikation

synchronous or asynchronous

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Strategie: optimistic 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

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

Role-based access control

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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