DBMS > Apache Impala vs. GBase vs. ReductStore vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GBase vs. ReductStore vs. SAP HANA

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#384	Overall
	#44	Time Series DBMS

Punkte	44,27
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

www.gbase.cn

github.com/reductstore
www.reduct.store

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.reduct.store/docs

help.sap.com/hana

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

General Data Technology Co., Ltd.

ReductStore LLC

SAP

Erscheinungsjahr

2013

2004

2023

2010

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

1.9, März 2024

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C, Java, Python

C++, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Docker
Linux
macOS
Windows

Appliance oder cloud-service

Datenschema

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

Standard with numerous extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

user defined functions

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

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

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

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Weitere Ressourcen

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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12. Juni 2024, azure.microsoft.com

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2. April 2024, SAP News

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14. Juni 2024, InsideSAP

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12. Juni 2024, The Register

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4. Juni 2024, CRN

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