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

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

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

Open Source Time Series DBMS

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,55
Rang	#144	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	5,61
Rang	#60	Overall
	#34	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,86
Rang	#202	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Cognitect

Cesbit

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2013

2012

2018

2017

2013

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.0.7180, Juli 2024

1.0.0, Juni 2024

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

MIT License

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Docker
Linux
macOS

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

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

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

HTTP API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

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
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Transaction Functions

nein

proprietäre Syntax

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

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

Multi-Source Replikation
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

Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

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

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

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

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12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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Brazil’s Nubank Acquires US Software Firm Cognitect
30. Juli 2020, Nearshore Americas

Lucas Cavalcanti on Using Clojure, Microservices, Hexagonal Architecture and Public Cloud at Nubank
16. August 2021, InfoQ.com

Brazil’s Nubank acquires US software firm Cognitect, creator of Clojure and Datomic
24. Juli 2020, LatamList

Nubank acquires US company; PayPal studies cryptocurrencies
24. Juli 2020, iupana.com

Zoona Case Study
16. Dezember 2017, AWS Blog

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My First Billion (of Rows) in DuckDB
1. Mai 2024, Towards Data Science

TigerEye Open Sources DuckDB.dart
15. August 2024, Datanami

Unleashing Postgres for Analytics With DuckDB Integration
24. Juli 2024, The New Stack

DuckDB: The tiny but powerful analytics database
15. Mai 2024, InfoWorld

Reading PCAP Files (Directly) With DuckDB
26. August 2024, Security Boulevard

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Deepthi Sigireddi on Distributed Database Architecture in the Cloud Native Era
20. Mai 2024, InfoQ.com

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale offers undo button to reverse schema migration without losing data
24. März 2022, The Register

CNCF’s Vitess Scales MySQL with the Help of Kubernetes
9. Februar 2018, The New Stack

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