DBMS > Apache Impala vs. GeoMesa vs. Riak KV vs. Riak TS vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GeoMesa vs. Riak KV vs. Riak TS vs. TerarkDB

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.

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Time Series DBMS

Key-Value Store

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	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Punkte	0,08
Rang	#367	Overall
	#56	Key-Value Stores

Website

impala.apache.org

www.geomesa.org

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

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

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CCRi und Andere

OpenSource, formerly Basho Technologies

Open Source, formerly Basho Technologies

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2013

2014

2009

2015

2016

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.0.0, Mai 2024

3.2.0, Dezember 2022

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

kommerziell

restricted open source version available

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

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

yes, limited

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP API
Native Erlang Interface

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Erlang

nein

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

abhängig von Storage layer

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

abhängig von Storage layer

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

abhängig von Storage layer

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

yes, using Riak Security

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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24. Juni 2022, InfoWorld

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22. September 2023, InformationWeek

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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5. Mai 2014, Datanami

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26. August 2018, InfoQ.com

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15. September 2014, Data Center Knowledge

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7. Juni 2015, insideBIGDATA

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26. Mai 2017, Open Source For You

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