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DBMS > Apache Impala vs. EJDB vs. Google Cloud Firestore vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure Table Storage

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EJDB vs. Google Cloud Firestore vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure Table Storage

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenEJDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Firestore  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopEingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreDocument StoreTime Series DBMSWide 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
Punkte0,27
Rang#297  Overall
#44  Document Stores
Punkte7,85
Rang#51  Overall
#8  Document Stores
Punkte0,00
Rang#379  Overall
#40  Time Series DBMS
Punkte4,48
Rang#75  Overall
#6  Wide Column Stores
Websiteimpala.apache.orggithub.com/­Softmotions/­ejdbfirebase.google.com/­products/­firestorewww.hawkular.orgazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tables
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlgithub.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.mdfirebase.google.com/­docs/­firestorewww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaSoftmotionsGoogleCommunity supported by Red HatMicrosoft
Erscheinungsjahr20132012201720142012
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGPLv2kommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++CJava
Server BetriebssystemeLinuxserverlosgehostetLinux
OS X
Windows
gehostet
Datenschemajaschemafreischemafreischemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infostring, integer, double, bool, date, object_idjajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaneinnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinneinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
In-process LibraryAndroid
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
HTTP RESTRESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCActionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby
Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python
Go
Java
Python
Ruby
.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinyes, Firebase Rules & Cloud Functionsneinnein
Triggersneinneinyes, with Cloud Functionsja infovia Hawkular Alertingnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingSharding infobasierend auf CassandraSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineMulti-Source Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandraja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinUsing Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infoNormalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joinsneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinjaneinoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/Write Lockingjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
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. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.neinAccess rights based on private key authentication or shared access signatures

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
Apache ImpalaEJDBGoogle Cloud FirestoreHawkular MetricsMicrosoft Azure Table Storage
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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