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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EsgynDB vs. HugeGraph vs. jBASE

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Apache Impala  Xaus Vergleich ausschliessen	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen	HugeGraph  Xaus Vergleich ausschliessen	jBASE  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Hadoop	Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion	A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS	A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Relational DBMS	Graph DBMS	Multivalue DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle	Document Store
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 12,45 Rang #40   Overall #24   Relational DBMS	Punkte 0,25 Rang #312   Overall #138   Relational DBMS	Punkte 0,17 Rang #335   Overall #31   Graph DBMS	Punkte 1,49 Rang #156   Overall #3   Multivalue DBMS
Website	impala.apache.org	www.esgyn.cn	github.com/­hugegraph hugegraph.apache.org	www.rocketsoftware.com/­products/­rocket-multivalue-application-development-platform/­rocket-jbase
Technische Dokumentation	impala.apache.org/­impala-docs.html		hugegraph.apache.org/­docs	docs.rocketsoftware.com/­bundle?labelkey=jbase_5.9
Entwickler	Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera	Esgyn	Baidu	Rocket Software (früher Zumasys)
Erscheinungsjahr	2013	2015	2018	1991
Aktuelle Version	4.1.0, Juni 2022		0.9	5.7
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2	kommerziell	Open Source Apache Version 2.0	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++	C++, Java	Java
Server Betriebssysteme	Linux	Linux	Linux macOS Unix	AIX Linux Windows
Datenschema	ja	ja	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	optional
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	ja
Sekundärindizes	ja	ja	ja also supports composite index and range index
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	ja	nein	Embedded SQL for jBASE in BASIC
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC ODBC	ADO.NET JDBC ODBC	Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin	JDBC ODBC Propriätäres Protokoll RESTful HTTP API SOAP-basiertes API
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC	All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net	Groovy Java Python	.Net Basic Jabbascript Java
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce	Java Stored Procedures	asynchronous Gremlin script jobs	ja
Triggers	nein	nein	nein	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding	ja depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor	Multi-source replication between multi datacenters	ja depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt	ja	via hugegraph-spark	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency	Immediate Consistency	Eventual Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja	ja edges in graph	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID	ACID	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein	ja	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	Users, roles and permissions	Access rights can be defined down to the item level
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
	Apache Impala	EsgynDB	HugeGraph	jBASE
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading 29. Juli 2021, iProgrammer 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 bereitgestellt von Google News		Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code 23. April 2024, GBHackers Top 5 CVEs and Vulnerabilities of May 2024 3. Juni 2024, Security Boulevard bereitgestellt von Google News

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