DBMS > Apache Impala vs. EventStoreDB vs. RDF4J vs. SAP HANA vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EventStoreDB vs. RDF4J vs. SAP HANA vs. Ultipa

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.

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

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	41,32
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#338	Overall
	#32	Graph DBMS

Website

impala.apache.org

www.eventstore.com

rdf4j.org

www.sap.com/products/hana.html

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

developers.eventstore.com

rdf4j.org/documentation

help.sap.com/hana

www.ultipa.com/document

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Event Store Limited

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

SAP

Ultipa

Erscheinungsjahr

2013

2012

2004

2010

2019

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

21.2, Februar 2021

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch 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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Appliance oder cloud-service

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

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
PHP
Python

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

SQLScript, R

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

keine

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

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

nein

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Combine the Power of AI with Business Context Using SAP HANA Cloud Vector Engine
2. April 2024, SAP News

Automating application-consistent Amazon EBS Snapshots for SAP HANA databases
6. Februar 2024, AWS Blog

SAP HANA and Leonardo Ecosystem Partners – ISG Provider Lens Study 2019 Results
16. September 2024, Capgemini

The best way to modernize your close & consolidation process in an SAP S/4 HANA environment
9. April 2024, Wolters Kluwer

SAP HANA Cloud Vector Engine
18. April 2024, IgniteSAP

bereitgestellt von Google News

Ultipa, Inc. Announces Key Updates to Its Global Partnership Program
21. August 2024, EIN News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk