DBMS > Apache Impala vs. EsgynDB vs. MySQL vs. Sequoiadb vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EsgynDB vs. MySQL vs. Sequoiadb vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

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

Key/Value Zugriff über memcached API

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	1087,72
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	0,48
Rang	#260	Overall
	#41	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Punkte	1,46
Rang	#159	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

dev.mysql.com/doc

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Esgyn

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Sequoiadb Ltd.

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2015

1995

2013

2010

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

8.3.0, Jaenner 2024

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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

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Implementierungssprache

C++

C++, Java

C und C++

C++

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

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

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C++
Java
PHP
Python

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

Java Stored Procedures

proprietäre Syntax

JavaScript

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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