DBMS > Apache Impala vs. EXASOL vs. MonetDB vs. ObjectBox vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EXASOL vs. MonetDB vs. ObjectBox vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,76
Rang	#139	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.exasol.com/resources

www.monetdb.org/Documentation

docs.objectbox.io

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Exasol

MonetDB BV

ObjectBox Limited

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2013

2000

2004

2017

2004

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Proprietäres native API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
Lua
Python
R

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-replica replication available in experimental status

online/offline synchronization between client and server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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28. Mai 2024

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23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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21. Mai 2024, Unite.AI

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26. Februar 2024, TechTarget

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21. Februar 2024, Business Wire

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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4. September 2019, Open Source For You

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