DBMS > Apache Impala vs. EJDB vs. eXtremeDB vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EJDB vs. eXtremeDB vs. VoltDB

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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)

Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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	0,79
Rang	#212	Overall
	#100	Relational DBMS
	#18	Time Series DBMS

Punkte	1,38
Rang	#156	Overall
	#72	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

github.com/Softmotions/ejdb

www.mcobject.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

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

www.mcobject.com/docs/extremedb.htm

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Softmotions

McObject

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2012

2001

2010

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

8.2, 2021

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

C und C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

serverlos

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

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

support of XML interfaces available

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

with the option: eXtremeSQL

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

In-process Library

.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

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#
C++
Java
Lua
Python
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Java

Triggers

nein

by defining events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung / sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Active Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation

by means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation

by means of eXtremeDB High Availability option

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE News

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

McObject
17. November 2021, Electronic Design

Latest embedded DBMS supports asymmetric multiprocessing systems
24. Mai 2023, Embedded

The Data in Hard Real-time SCADA Systems Lets Companies Do More with Less
11. August 2023, Automation.com

Interview: Jeff Chang And Steve Graves Cover In-Memory Databases
17. Dezember 2013, Electronic Design

Schneider Electric to collaborate with McObject
14. Oktober 2015, Construction Week Online

bereitgestellt von Google News

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

Unveiling Volt Active Data’s game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Aims for Fast Big Data Development
29. Januar 2015, ADT Magazine

Solutions Review Sits Down with VoltDB CEO David Flower
17. April 2018, Solutions Review

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

bereitgestellt von Google News

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