DBMS > Apache Impala vs. Datomic vs. DuckDB vs. RocksDB vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Datomic vs. DuckDB vs. RocksDB vs. SiriDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,76
Rang	#145	Overall
	#66	Relational DBMS

Punkte	4,68
Rang	#76	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	4,00
Rang	#84	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#346	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.datomic.com

duckdb.org/docs

github.com/facebook/rocksdb/wiki

docs.siridb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Cognitect

Facebook, Inc.

Cesbit

Erscheinungsjahr

2013

2012

2018

2013

2017

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.0.6735, Juni 2023

0.10, Februar 2024

8.11.4, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

MIT License

Open Source

BSD

Open Source

MIT License

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, Clojure

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

C++ API
Java API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Clojure
Java

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

But extensive use of caching in the application peers

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

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

Nubank buys firm behind Clojure programming language
28. Juli 2020, Finextra

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

Architecting Software for Leverage
13. November 2021, InfoQ.com

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

Relational, NoSQL, Ledger Databases work, not Permissioned Blockchains.
13. Januar 2019, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

DuckDB Walks to the Beat of Its Own Analytics Drum
5. März 2024, Datanami

DuckDB and AWS — How to Aggregate 100 Million Rows in 1 Minute
18. April 2024, Towards Data Science

Seattle startup MotherDuck raises $52.5M at a $400M valuation to fuel DuckDB analytics platform
20. September 2023, GeekWire

MotherDuck Raises $52.5 Million Series B Funding as DuckDB Adoption Soars
20. September 2023, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Did Rockset Just Solve Real-Time Analytics?
25. August 2021, Datanami

Pliops Unveils Accelerated Key-Value Store That Boosts RocksDB Performance by 20x at OCP Global Summit
18. Oktober 2022, GlobeNewswire

Meta's Velox Means Database Performance Is Not Subject To Interpretation
31. August 2022, The Next Platform

Linux 6.9 Drives AMD 4th Gen EPYC Performance Even Higher For Some Workloads
29. März 2024, Phoronix

AMD EPYC vs. Intel Xeon Cascadelake With Facebook's RocksDB Database
17. Oktober 2019, Phoronix

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SiriDB tijdreeks database analyseert time series data vanuit elke bron
22. Januar 2017, Dutch IT Channel

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