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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EJDB vs. GeoMesa vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Apache Impala  Xaus Vergleich ausschliessen	EJDB  Xaus Vergleich ausschliessen	GeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessen	Postgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Hadoop	Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)	GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.	Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Document Store	Spatial DBMS	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle	Document Store			Document Store Spatial DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 12,45 Rang #40   Overall #24   Relational DBMS	Punkte 0,31 Rang #296   Overall #44   Document Stores	Punkte 0,86 Rang #205   Overall #4   Spatial DBMS	Punkte 0,53 Rang #254   Overall #117   Relational DBMS
Website	impala.apache.org	github.com/­Softmotions/­ejdb	www.geomesa.org	www.postgres-xl.org
Technische Dokumentation	impala.apache.org/­impala-docs.html	github.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.md	www.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.html	www.postgres-xl.org/­documentation
Entwickler	Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera	Softmotions	CCRi und Andere
Erscheinungsjahr	2013	2012	2014	2014 seit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Version	4.1.0, Juni 2022		5.0.0, Mai 2024	10 R1, Oktober 2018
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2	Open Source GPLv2	Open Source Apache License 2.0	Open Source Mozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++	C	Scala	C
Server Betriebssysteme	Linux	serverlos		Linux macOS
Datenschema	ja	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja string, integer, double, bool, date, object_id	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		nein	ja XML type, but no XML query functionality
Sekundärindizes	ja	nein	ja	ja
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	nein	nein	ja distributed, parallel query execution
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC ODBC	In-process Library		ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC	Actionscript C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Lua Objective-C Pike Python Ruby		.Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce	nein	nein	benutzerdefinierte Funktionen
Triggers	nein	nein	nein	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	keine	abhängig von Storage layer	horizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor	keine	abhängig von Storage layer
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt	nein	ja	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency		abhängig von Storage layer	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins	nein	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	nein	ACID MVCC
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja Read/Write Locking	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein		abhängig von Storage layer	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos	nein	ja anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
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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 Impala	EJDB	GeoMesa	Postgres-XL
DB-Engines Blog Posts			Spatial database management systems 6. April 2021, 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

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