DBMS > Apache Impala vs. CrateDB vs. Interbase vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. CrateDB vs. Interbase vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Verteilter Data Store basierend auf Lucene

Leichtgewichtiges bewährtes RDBMS

ursprünglich von Borland

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,69
Rang	#226	Overall
	#37	Document Stores
	#5	Spatial DBMS
	#16	Suchmaschinen
	#19	Time Series DBMS
	#11	Vektor DBMS

Punkte	3,78
Rang	#77	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	4,06
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

cratedb.com

www.embarcadero.com/products/interbase

www.timescale.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

cratedb.com/docs

docs.embarcadero.com/products/interbase

docs.timescale.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Crate

Embarcadero

Timescale

Erscheinungsjahr

2013

1984

2017

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.8.1, August 2024

InterBase 2020, Dezember 2019

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support

Android
iOS
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

Exportieren als XML möglich

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.NET
Erlang
Go

community maintained client
Java
JavaScript (Node.js)

community maintained client
Perl

community maintained client
PHP
Python
R
Ruby

community maintained client
Scala

community maintained client

.Net
C
C++
Delphi
Java
Object Pascal
PHP
Ruby

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

Interbase procedure and trigger language

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Configurable replication on table/partition-level

Interbase Change Views

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency
Read-after-write consistency on record level

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Multiversion concurreny control

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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11. August 2021, CDOTrends

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