DBMS > Apache Impala vs. DuckDB vs. Lovefield vs. OrientDB vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. DuckDB vs. Lovefield vs. OrientDB vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

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

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

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

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

Punkte	4,57
Rang	#74	Overall
	#40	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	3,19
Rang	#93	Overall
	#16	Document Stores
	#7	Graph DBMS
	#14	Key-Value Stores

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

Website

impala.apache.org

duckdb.org

google.github.io/lovefield

orientdb.org

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

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

duckdb.org/docs

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

www.orientdb.com/docs/last/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Google

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2013

2018

2014

2010

2020

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

0.10, Februar 2024

2.1.12, February 2017

3.2.29, Maerz 2024

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL V3

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++

JavaScript

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

Linux

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

SQL-like query language, no joins

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

Proprietäres Protokoll
Thrift

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

JavaScript

.Net
C
C#
C++
Clojure
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Java, Javascript

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Hooks

nein

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

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

could be achieved with distributed queries

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

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.

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1. Mai 2024, Towards Data Science

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5. März 2024, Datanami

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12. März 2024, InfoQ.com

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22. Oktober 2023, Solutions Review

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21. Januar 2022, Open Source For You

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20. September 2019, Towards Data Science

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14. März 2019, VentureBeat

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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