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DBMS > Apache Impala vs. EsgynDB vs. Galaxybase vs. Google Cloud Bigtable

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EsgynDB vs. Galaxybase vs. Google Cloud Bigtable

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGalaxybase  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionScalable, ACID-compliant native distributed parallel graph platformGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSGraph DBMSKey-Value Store
Wide 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
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#39  Graph DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Websiteimpala.apache.orgwww.esgyn.cngalaxybase.comcloud.google.com/­bigtable
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaEsgynChuanglin(Createlink) Technology Co., Ltd 浙江创邻科技有限公司Google
Erscheinungsjahr2013201520172015
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022Nov 20, November 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++, JavaC and Java
Server BetriebssystemeLinuxLinuxLinuxgehostet
DatenschemajajaStrong typed schemaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Browser interface
console (shell)
Graph API (Gremlin)
OpenCypher
Proprietäres native API
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetGo
Java
Python
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceJava Stored Proceduresuser defined procedures and functionsnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-source replication between multi datacentersInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaja infoRelationships in graphsnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACIDAtomic single-row operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardRole-based access controlAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaEsgynDBGalaxybaseGoogle Cloud Bigtable
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

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

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做国产图数据库,「创邻科技」将拓展国际市场| 新科技创业
5. April 2023, 36kr

创邻科技,位居IDC MarketScape中国图数据库市场领导者类别
13. September 2023, CSDN

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Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google expands BigQuery with Gemini, brings vector support to cloud databases
29. Februar 2024, VentureBeat

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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