DBMS > Apache Impala vs. Faircom EDGE vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Faircom EDGE vs. Sequoiadb

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,02
Rang	#368	Overall
	#54	Key-Value Stores
	#156	Relational DBMS

Punkte	0,45
Rang	#261	Overall
	#41	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

www.faircom.com/products/faircom-edge

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

FairCom Corporation

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

1979

2013

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

V3, Oktober 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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++

ANSI C, C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

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

ANSI SQL queries

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

.Net, JavaScript, C/C++

JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

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
Tunable Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

when using SQL

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Cloudera creates observability tool to help enterprises manage cloud costs
6. Juni 2023, SiliconANGLE News

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

bereitgestellt von Google News

Data Technology Company FairCom Expands The Edge with 2 New Releases of its Edge Computing Products
19. April 2023, Yahoo Finance

FairCom kicks off new era of database technology USA - English
10. November 2020, PR Newswire

Brokers, Protocols, Platform Move Manufacturing Data
26. Juli 2023, EE Times

Winners of the 2021 IoT Evolution Product of the Year Awards Announced
6. Juli 2021, IoT Evolution World

Trend-Setting Products in Data and Information Management for 2023
8. Dezember 2022, Database Trends and Applications

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk