DBMS > Apache Impala vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Trafodion vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EsgynDB vs. RDF4J vs. Trafodion vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

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

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

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	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

rdf4j.org/documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Esgyn

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

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2013

2015

2004

2014

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.3.0, Februar 2019

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++, Java

Java

C++, Java

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Linux
OS X
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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication between multi datacenters

keine

ja, durch HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

mittels user defined functions und HBase

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

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

Apache Software Foundation Releases its 2019 Fiscal Year Report
17. August 2019, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

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