DBMS > Apache Impala vs. Drizzle vs. SWC-DB vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Drizzle vs. SWC-DB vs. Teradata

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

A high performance, scalable Wide Column DBMS

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

www.teradata.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.teradata.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Alex Kashirin

Teradata

Erscheinungsjahr

2013

2008

2020

1984

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

7.2.4, September 2012

0.5, April 2021

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GNU GPL

Open Source

GPL V3

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++

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

gehostet
Linux

Datenschema

schemafrei

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

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like query language

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Java
PHP

C++

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

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

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

bereitgestellt von Google News

2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

bereitgestellt von Google News

Cwm LLC Decreases Holdings in Teradata Co. (NYSE:TDC)
10. Mai 2024, Defense World

Why Teradata (TDC) Shares Are Plunging Today
7. Mai 2024, Yahoo Finance

Kenvue, Crocs rise; Disney, Teradata fall, Tuesday, 5/7/2024
7. Mai 2024, ABC News

The Analyst Landscape: 9 Takes On Teradata - Teradata (NYSE:TDC)
7. Mai 2024, Benzinga

Teradata: Q1 Earnings Snapshot
7. Mai 2024, Houston Chronicle

bereitgestellt von Google News

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