DBMS > Apache Impala vs. EventStoreDB vs. JaguarDB vs. MaxDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EventStoreDB vs. JaguarDB vs. MaxDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,07
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores
	#16	Vektor DBMS

Punkte	2,15
Rang	#115	Overall
	#55	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

developers.eventstore.com

www.jaguardb.com/support.html

maxdb.sap.com/documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Event Store Limited

DataJaguar, Inc.

SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2012

2015

1984

2019

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

21.2, Februar 2021

3.3 July 2023

7.9.10.12, Februar 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

MIT License

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++

the server part. Clients available in other languages

C++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

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

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE News

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

SAP Content Server High Availability using Amazon EFS and SUSE
30. Dezember 2020, AWS Blog

What is SAP S/4HANA?
21. März 2022, TechTarget

Hana triumphs, MaxDB lives on
24. September 2015, E3-Magazin

Google Cloud adds backup vaults and centralized management
10. September 2024, Blocks & Files

Researcher finds flaw in SAP's MaxDB
10. Januar 2008, ZDNet

bereitgestellt von Google News

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