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

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenLokiJS  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata Aster  Xaus Vergleich ausschliessen
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopGoogle'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 DBMSMicrosoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.Platform for big data analytics on multistructured data sources and types
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Document StoreRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,43
Rang#264  Overall
#42  Document Stores
Punkte104,92
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgcloud.google.com/­bigtablegithub.com/­techfort/­LokiJSwww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­access
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docstechfort.github.io/­LokiJSdeveloper.microsoft.com/­en-us/­access
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaGoogleMicrosoftTeradata
Erscheinungsjahr20132015201419922005
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20221902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Sourcekommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office Lizenzenkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaScriptC++
Server BetriebssystemeLinuxgehostetServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)Windows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.Linux
DatenschemajaschemafreischemafreijaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) infodefined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja infoin Aster File Store
Sekundärindizesjaneinja infoüber Viewsjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinneinja infoaber nicht SQL Standard konformja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JavaScript APIADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
JavaScriptC
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
C
C#
C++
Java
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceneinView Functions in JavaScriptja infoab Access 2010 mit ACE-EngineR packages
Triggersneinneinjaja infoab Access 2010 mit ACE-Enginenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeinekeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zoneskeinekeineja infoDimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjajaneinja infoSQL Map-Reduce Framework
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)keineImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsnein infoAtomare Operationen innerhalb einer Collection möglichACID infoaber keine Files für Transaktions-LoggingACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoSerialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-APIja infoaber keine Files für Transaktions-Loggingja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinnein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaGoogle Cloud BigtableLokiJSMicrosoft AccessTeradata Aster
DB-Engines Blog Posts

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MS Access drops in DB-Engines Ranking
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New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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23. April 2015, The Register

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23. September 2016, Oklahoma State University

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