DBMS > Apache Impala vs. Dolt vs. Heroic vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Dolt vs. Heroic vs. OpenQM

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schema

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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Multivalue DBMS

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	1,02
Rang	#191	Overall
	#89	Relational DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

impala.apache.org

github.com/dolthub/dolt
www.dolthub.com

github.com/spotify/heroic

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.dolthub.com

spotify.github.io/heroic

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DoltHub Inc

Spotify

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2013

2018

2014

1993

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz 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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

CLI Client
HTTP REST

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

yes

currently in alpha release

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

A database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

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

Only one user is configurable, and must be specified in the config file at startup

Access rights can be defined down to the item level

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

Dolt- A Version Controlled Database
29. Januar 2024, iProgrammer

Top Data Version Control Tools for Machine Learning Research in 2023
24. Juli 2023, MarkTechPost

Dolt, a Relational Database with Git-Like Cloning Features
19. August 2020, The New Stack

Data Versioning at Scale: Chaos and Chaos Management
10. Februar 2023, InfoQ.com

25 Hot New Data Tools and What They DON'T Do
14. Mai 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

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

bereitgestellt von Google News

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