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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. FatDB vs. Postgres-XL vs. VelocityDB

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Name	Apache Impala  Xaus Vergleich ausschliessen	FatDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Postgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen	VelocityDB  Xaus Vergleich ausschliessen
		Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Hadoop	Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.	Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.	A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Document Store Key-Value Store	Relational DBMS	Graph DBMS Object oriented DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle	Document Store		Document Store Spatial DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 12,45 Rang #40   Overall #24   Relational DBMS		Punkte 0,53 Rang #254   Overall #117   Relational DBMS	Punkte 0,11 Rang #354   Overall #37   Graph DBMS #16   Object oriented DBMS
Website	impala.apache.org		www.postgres-xl.org	velocitydb.com
Technische Dokumentation	impala.apache.org/­impala-docs.html		www.postgres-xl.org/­documentation	velocitydb.com/­UserGuide
Entwickler	Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera	FatCloud		VelocityDB Inc
Erscheinungsjahr	2013	2012	2014 seit 2012, ursprünglich genannt StormDB	2011
Aktuelle Version	4.1.0, Juni 2022		10 R1, Oktober 2018	7.x
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2	kommerziell	Open Source Mozilla public license	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++	C#	C	C#
Server Betriebssysteme	Linux	Windows	Linux macOS	Any that supports .NET
Datenschema	ja	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		ja XML type, but no XML query functionality	nein
Sekundärindizes	ja	ja	ja	ja
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	nein Ãœber Integration mit SQL Server	ja distributed, parallel query execution	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC ODBC	.NET Client API LINQ RESTful HTTP API RPC Windows WCF Bindings	ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects	.Net
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC	C#	.Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl	.Net
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce	ja Ãœber Applikationen	benutzerdefinierte Funktionen	nein
Triggers	nein	ja Ãœber Applikationen	ja	Callbacks are triggered when data changes
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding	horizontale Partitionierung	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor	frei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt	ja	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency	Eventual Consistency Immediate Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	ja	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	nein	ACID MVCC	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein		nein	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos	nein Security Layer kann über Applikationen implementiert werden	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	Based on Windows Authentication
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	FatDB	Postgres-XL	VelocityDB
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

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