DBMS > Apache Impala vs. EJDB vs. ScyllaDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EJDB vs. ScyllaDB vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

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

Cassandra and DynamoDB compatible wide column store

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	4,75
Rang	#68	Overall
	#5	Wide Column Stores

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

impala.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

www.scylladb.com

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

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

docs.scylladb.com

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Softmotions

ScyllaDB

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2012

2015

2019

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

ScyllaDB Open Source 5.4.1, Jaenner 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPLv2

Open Source

Open Source (AGPL), commercial license available

Open Source

MIT License

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.

Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS

Implementierungssprache

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

cluster global secondary indices

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like DML and DDL statements (CQL)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

In-process Library

Proprietäres Protokoll

compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language)
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Thrift

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala
For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

yes, Lua

nein

Triggers

nein

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

Representation of geographical distribution of servers is possible

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Eventual Consistency
Tunable Consistency

can be individually decided for each write operation

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomicity and isolation are supported for single operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

in-memory tables

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Access rights for users can be defined per object

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted...
» mehr

Competitive advantages

Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions...
» mehr

Typical application scenarios

ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at...
» mehr

Key customers

Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,...
» mehr

Market metrics

ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput...
» mehr

Licensing and pricing models

ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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28. November 2017, SDTimes.com

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24. Juni 2022, InfoWorld

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Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla
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13. Februar 2018, Datanami

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