DBMS > Apache Impala vs. Google Cloud Bigtable vs. LokiJS vs. Microsoft Access vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Google Cloud Bigtable vs. LokiJS vs. Microsoft Access vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

In-memory JavaScript DBMS

Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation.

Das Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store

Relational DBMS

RDF Store

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	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	104,92
Rang	#11	Overall
	#8	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

impala.apache.org

cloud.google.com/bigtable

github.com/techfort/LokiJS

www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access

rdf4j.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

cloud.google.com/bigtable/docs

techfort.github.io/LokiJS

developer.microsoft.com/en-us/access

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Google

Microsoft

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2013

2015

2014

1992

2004

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

kommerziell

Gebündelt mit Microsoft Office Lizenzen

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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++

JavaScript

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Windows

Kein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

nein

über Views

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

aber nicht SQL Standard konform

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JavaScript API

ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

View Functions in JavaScript

ab Access 2010 mit ACE-Engine

Triggers

nein

ab Access 2010 mit ACE-Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

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

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic single-row operations

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

aber keine Files für Transaktions-Logging

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

aber keine Files für Transaktions-Logging

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

einfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

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.

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