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DBMS > Apache Impala vs. DuckDB vs. Google Cloud Bigtable

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. DuckDB vs. Google Cloud Bigtable

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenDuckDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopAn embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMSGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte4,57
Rang#74  Overall
#40  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Websiteimpala.apache.orgduckdb.orgcloud.google.com/­bigtable
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlduckdb.org/­docscloud.google.com/­bigtable/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaGoogle
Erscheinungsjahr201320182015
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20220.10, Februar 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoMIT Licensekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++
Server BetriebssystemeLinuxserverlosgehostet
Datenschemajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C# info3rd party driver
C++
Crystal info3rd party driver
Go info3rd party driver
Java
Lisp info3rd party driver
Python
R
Ruby info3rd party driver
Rust
Swift
Zig info3rd party driver
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDAtomic single-row operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
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 KerberosneinAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaDuckDBGoogle Cloud Bigtable
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Cloudera creates observability tool to help enterprises manage cloud costs
6. Juni 2023, SiliconANGLE News

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

DuckDB and AWS — How to Aggregate 100 Million Rows in 1 Minute
18. April 2024, Towards Data Science

This Alternative to Pandas Processes Data 350 Times Faster
29. April 2024, Medium

Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

DuckDB Walks to the Beat of Its Own Analytics Drum
5. März 2024, Datanami

Seattle startup MotherDuck raises $52.5M at a $400M valuation to fuel DuckDB analytics platform
20. September 2023, GeekWire

bereitgestellt von Google News

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget
1. März 2022, TechTarget

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

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

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

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