DBMS > Apache Impala vs. Derby vs. OrigoDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Derby vs. OrigoDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

A fully ACID in-memory object graph database

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

RDF Store

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	4,71
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

db.apache.org/derby/manuals/index.html

origodb.com/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

Robert Friberg et al

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2013

1997

2009

under the name LiveDB

2004

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

10.17.1.0, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

.Net

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

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

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Role based authorization

nein

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 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

JDBC tutorial: Easy installation and setup with Apache Derby
20. Dezember 2019, TheServerSide.com

Installing Apache Hive 3.1.2 on Windows 10 | by Hadi Fadlallah
3. Mai 2020, Towards Data Science

No, Citrix did not kill CloudStack
15. September 2014, InfoWorld

A gentle introduction to Apache Druid in Google Cloud Platform
21. Oktober 2019, Towards Data Science

JDBC in Java: 5 facts to know before you begin
30. Mai 2019, TheServerSide.com

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

bereitgestellt von Google News

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