DBMS > Apache Impala vs. Databricks vs. EsgynDB vs. MonetDB vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Databricks vs. EsgynDB vs. MonetDB vs. Titan

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Titan has been decommisioned after the takeover by Datastax. It will be removed from the DB-Engines ranking. A fork has been open-sourced as JanusGraph.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Titan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	78,61
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Website

github.com/thinkaurelius/titan

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.databricks.com

www.monetdb.org/Documentation

github.com/thinkaurelius/titan/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Databricks

Esgyn

MonetDB BV

Aurelius, owned by DataStax

Erscheinungsjahr

2013

2015

2004

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Lizenz, Version 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++

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

with Databricks SQL

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Python
R
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

Clojure
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding via remote tables

über integrierbare Storage Backends

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

mittels Faunus, eine Graph Analytics Engine

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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

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Weitere Ressourcen

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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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