DBMS > Apache Impala vs. EJDB vs. H2GIS vs. NSDb vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EJDB vs. H2GIS vs. NSDb vs. Realm

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Spatial extension of H2

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#331	Overall
	#46	Document Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	7,18
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Website

impala.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

www.h2gis.org

nsdb.io

realm.io

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

www.h2gis.org/docs/home

nsdb.io/Architecture

realm.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Softmotions

CNRS

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2013

2012

2013

2017

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPLv2

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Linux
macOS

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

In-process Library

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

Java

Java
Scala

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

basierend auf H2

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

basierend auf H2

keine

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

basierend auf H2

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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2. März 2016, Paul Andlinger

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27. Oktober 2017, KDnuggets

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