DBMS > Apache Impala vs. Google Cloud Datastore vs. H2GIS vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Google Cloud Datastore vs. H2GIS vs. XTDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Spatial extension of H2

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	4,36
Rang	#72	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,08
Rang	#368	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

impala.apache.org

cloud.google.com/datastore

www.h2gis.org

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

cloud.google.com/datastore/docs

www.h2gis.org/docs/home

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Google

CNRS

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2008

2013

2019

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

MIT License

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++

Java

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

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

SQL-like query language (GQL)

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

mit Google App Engine

basierend auf H2

nein

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

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

Multi-source replication using Paxos

basierend auf H2

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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)

basierend auf H2

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

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

Google Cloud Platform: Professional Data Engineer certification prep
11. Juni 2024, oreilly.com

Google Cloud Stops Exit Fees
12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

Best cloud storage of 2024
4. Juni 2024, TechRadar

BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace
6. November 2023, PR Newswire

Google says it'll stop charging fees to transfer data out of Google Cloud
11. Januar 2024, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

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