DBMS > Apache Impala vs. Cubrid vs. GeoMesa

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Cubrid vs. GeoMesa

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Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	1,20
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	0,78
Rang	#213	Overall
	#4	Spatial DBMS

Website

impala.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

www.geomesa.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

cubrid.org/manuals

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

CCRi und Andere

Erscheinungsjahr

2013

2008

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

11.0, Jaenner 2021

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C, C++, Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Datenschema

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

abhängig von Storage layer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

abhängig von Storage layer

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

abhängig von Storage layer

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

fine grained access rights according to SQL-standard

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

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Weitere Ressourcen

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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