DBMS > Apache Impala vs. Dragonfly vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Dragonfly vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,44
Rang	#255	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

impala.apache.org

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.dragonflydb.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DragonflyDB team and community contributors

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2013

2023

2020

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.0, March 2023

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSL 1.1

Open Source

Apache Version 2.0

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++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Lua

nein

Triggers

nein

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of command blocks and scripts

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Password-based authentication

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

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

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

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

DragonflyDB Announces $21m in New Funding and General Availability
21. März 2023, Business Wire

DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database
21. März 2023, SiliconANGLE News

Tech Startups to Watch in 2023
12. April 2023, Database Trends and Applications

SFU Computing Science researchers receive 2022 ACM SIGMOD Research Highlight Award.
24. Februar 2023, Simon Fraser University News

AMD Ryzen 7000 Series Make For Compelling Budget Servers, Leading Performance & Value Over Xeon E
5. September 2023, Phoronix

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