DBMS > Apache Impala vs. DolphinDB vs. Heroic vs. IRONdb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. DolphinDB vs. Heroic vs. IRONdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

www.dolphindb.com

github.com/spotify/heroic

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

spotify.github.io/heroic

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DolphinDB, Inc

Spotify

Circonus LLC.

Erscheinungsjahr

2013

2018

2014

2017

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

v2.00.4, January 2022

V0.10.20, January 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

nein

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

yes, in Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

Automatic, metric affinity per node

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

configurable replication factor, datacenter aware

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
Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Administrators, Users, Groups

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

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29. Juli 2021, iProgrammer

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28. November 2017, Datanami

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28. November 2017, SDTimes.com

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

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

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