DBMS > Apache Impala vs. Dgraph vs. EJDB vs. Hypertable

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Dgraph vs. EJDB vs. Hypertable

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie Hadoop

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Website

impala.apache.org

dgraph.io

github.com/Softmotions/ejdb

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

dgraph.io/docs

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Dgraph Labs, Inc.

Softmotions

Hypertable Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2016

2012

2009

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

0.9.8.11, Maerz 2016

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2

Open Source

GNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbar

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++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

serverlos

Linux
OS X
Windows

ein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

Nur Gleichheits- und Präfixabfragen

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

In-process Library

C++ API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Synchronous replication via Raft

keine

wählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene

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

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

nein

Planned for future releases

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

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Dgraph on AWS: Setting up a horizontally scalable graph database | Amazon Web Services
1. September 2020, AWS Blog

Dgraph Raises $6M in Seed Funding
20. Juli 2022, FinSMEs

Dgraph Rises to the Top Graph Database on GitHub With 11 G2 Badges and 11M Downloads
26. Mai 2021, Business Wire

Dgraph raises $11.5 million for scalable graph database solutions
31. Juli 2019, VentureBeat

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

SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

Decorate your Windows XP with Hyperdesk
30. Juli 2008, CNET

The Collective: Customize Your Computer & Your Phone With Star Trek
18. März 2009, TrekMovie

5 Free NoSQL Database Certification Courses in 2024 – AIM
31. Januar 2024, Analytics India Magazine

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