DBMS > Apache Impala vs. GeoMesa vs. KairosDB vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GeoMesa vs. KairosDB vs. Lovefield

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,67
Rang	#233	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

www.geomesa.org

github.com/kairosdb/kairosdb

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

kairosdb.github.io

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CCRi und Andere

Google

Erscheinungsjahr

2013

2014

2013

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.0.0, Mai 2024

1.2.2, November 2018

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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++

Scala

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

abhängig von Storage layer

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

abhängig von Storage layer

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

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, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

abhängig von Storage layer

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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28. November 2017, Datanami

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24. Juni 2022, InfoWorld

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12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

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