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DBMS > Apache Impala vs. Databricks vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Databricks vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopThe 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.A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
Time Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte10,63
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte84,24
Rang#14  Overall
#2  Document Stores
#9  Relational DBMS
Punkte4,06
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.databricks.comwww.timescale.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.databricks.comdocs.timescale.com
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaDatabricksTimescale
Erscheinungsjahr201320132017
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20222.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux
OS X
Windows
DatenschemajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja
Sekundärindizesjajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementswith Databricks SQLja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCPython
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducebenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorjaSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache ImpalaDatabricksTimescaleDB
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaDatabricksTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE News

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

Databricks opens first European HQ in London in bet on UK
20. September 2024, MSN

Leading Tech Talent Creation Expert Launches Databricks Data Engineer Program
19. September 2024, businesswire.com

Databricks could launch IPO in two months but biding time despite investor pressure, CEO says
13. September 2024, ION Analytics

Databricks reportedly paid $2 billion in Tabular acquisition
14. August 2024, TechCrunch

Introducing Databricks AI/BI: Intelligent Analytics for Real-World Data
12. Juni 2024, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

General availability: Latest version of the TimeScaleDB extension on Azure Database for PostgreSQL - Flexible Server
8. Mai 2024, azure.microsoft.com

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions
11. Juni 2024, PR Newswire

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

bereitgestellt von Google News



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