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DBMS > Apache Impala vs. Drizzle vs. H2 vs. Heroic vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Drizzle vs. H2 vs. Heroic vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenH2  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte8,13
Rang#49  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte0,51
Rang#255  Overall
#21  Time Series DBMS
Punkte0,04
Rang#360  Overall
#52  Key-Value Stores
Websiteimpala.apache.orgwww.h2database.comgithub.com/­spotify/­heroicgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlwww.h2database.com/­html/­main.htmlspotify.github.io/­heroic
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerThomas MuellerSpotifySTS Soft SC
Erscheinungsjahr20132008200520142011
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20227.2.4, September 20122.2.220, Juli 20234.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGNU GPLOpen Source infodual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)Open Source infoApache 2.0Open Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++JavaJavaC#
Server BetriebssystemeLinuxFreeBSD
Linux
OS X
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMWindows
Datenschemajajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajajaja infovia Elasticsearchnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infomit propriätären Erweiterungenjaneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBCJDBC
ODBC
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C++
Java
PHP
JavaC#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceneinJava Stored Procedures and User-Defined Functionsneinnein
Triggersneinnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.janeinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a databasejakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjajaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosPluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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
Apache ImpalaDrizzleH2HeroicSTSdb
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

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

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