DBMS > Apache Impala vs. DuckDB vs. H2GIS vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. DuckDB vs. H2GIS vs. Riak TS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Spatial extension of H2

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	4,63
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#368	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

duckdb.org

www.h2gis.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

duckdb.org/docs

www.h2gis.org/docs/home

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CNRS

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2013

2018

2013

2015

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.0.0, Juni 2024

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

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

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Java

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

basierend auf H2

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

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

keine

basierend auf H2

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

nein

basierend auf H2

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

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

MotherDuck Announces General Availability; Brings Simplicity and Power of DuckDB in a Serverless Data Warehouse
11. Juni 2024, PR Newswire

DuckDB: The tiny but powerful analytics database
15. Mai 2024, InfoWorld

DuckDB promises greater stability with 1.0 release
5. Juni 2024, The Register

My First Billion (of Rows) in DuckDB | by João Pedro | May, 2024
1. Mai 2024, Towards Data Science

DuckDB: In-Process Python Analytics for Not-Quite-Big Data
31. Mai 2024, The New Stack

bereitgestellt von Google News

New Basho Data Platform Provides Operational Simplicity for Enterprise Big Data Applications
7. Juni 2015, insideBIGDATA

Best open source databases for IoT applications
26. Mai 2017, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

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