DBMS > Apache Impala vs. EventStoreDB vs. Hyprcubd vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EventStoreDB vs. Hyprcubd vs. Trafodion

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Apache Impala  Xaus Vergleich ausschliessen	EventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Hyprcubd  Xaus Vergleich ausschliessen	Trafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
			Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.	Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Hadoop	Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.	Serverless Time Series DBMS	Transactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Event Store	Time Series DBMS	Relational 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 1,19 Rang #173   Overall #1   Event Stores
Website	impala.apache.org	www.eventstore.com	hyprcubd.com (offline)	trafodion.apache.org
Technische Dokumentation	impala.apache.org/­impala-docs.html	developers.eventstore.com		trafodion.apache.org/­documentation.html
Entwickler	Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera	Event Store Limited	Hyprcubd, Inc.	Apache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr	2013	2012		2014
Aktuelle Version	4.1.0, Juni 2022	21.2, Februar 2021		2.3.0, Februar 2019
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2	Open Source	kommerziell	Open Source Apache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	ja	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++		Go	C++, Java
Server Betriebssysteme	Linux	Linux Windows	gehostet	Linux
Datenschema	ja		ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja		ja time, int, uint, float, string	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		nein	nein
Sekundärindizes	ja		nein	ja
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements		SQL-like query language	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC ODBC		gRPC (https)	ADO.NET JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC			All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce		nein	Java Stored Procedures
Triggers	nein		nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding			Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor			ja, durch HBase
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt		nein	ja mittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency		Eventual Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein		nein	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein		nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja		nein	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja		ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein		nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos		token access	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
	Apache Impala	EventStoreDB	Hyprcubd	Trafodion
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			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 bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk