DBMS > Apache Impala vs. GraphDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GraphDB

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Unsere Besucher vergleichen Apache Impala und GraphDB oft mit MySQL, Microsoft SQL Server und PostgreSQL.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Enterprise-ready RDF and graph database with efficient reasoning, cluster and external index synchronization support. It supports also SQL JDBC access to Knowledge Graph and GraphQL over SPARQL.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	11,68
Rang	#41	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	2,59
Rang	#96	Overall
	#7	Graph DBMS
	#3	RDF Stores

Website

impala.apache.org

www.ontotext.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

graphdb.ontotext.com/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Ontotext

Erscheinungsjahr

2013

2000

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

10.4, Oktober 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Some plugins of GraphDB Workbench are open sourced

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

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM
Linux
OS X
Windows

Datenschema

schema-free and OWL/RDFS-schema support; RDF shapes

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

yes, supports real-time synchronization and indexing in SOLR/Elastic search/Lucene and GeoSPARQL geometry data indexes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

stored SPARQL accessed as SQL using Apache Calcite through JDBC/ODBC

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

GeoSPARQL
GraphQL
GraphQL Federation
Java API
JDBC
RDF4J API
RDFS
RIO
Sail API
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C#
Clojure
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

well-defined plugin interfaces; JavaScript server-side extensibility

Triggers

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 Replikation

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, Eventual consistency (configurable in cluster mode per master or individual client request)

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Constraint checking

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Default Basic authentication through RDF4J client, or via Java when run with cURL, default token-based in the Workbench or via Rest API, optional access through OpenID or Kerberos single sign-on.

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, SD Times

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE

Apache Doris just ‘graduated’: Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Apache Doris Analytical Database Graduates from Apache Incubator
20. Juni 2022, datanami.com

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Semantic Web Company and Ontotext merge to form Graphwise
23. Oktober 2024, Blocks and Files

Semantic Web Company and Ontotext Merge to Create Knowledge Graph and AI Powerhouse Graphwise
23. Oktober 2024, PR Newswire

Semantic Knowledge Graphing Market to Reach USD 5.07 Billion by 2032, Driven by AI Adoption, Contextual Data Analytics, and Industry-Wide Digital Transformation | SNS Insider
17. April 2025, GlobeNewswire

Ontotext Platform 3.0 for Enterprise Knowledge Graphs Released
18. Dezember 2019, KDnuggets

A Content Management Platform and a Graph Database Come Together in the New Company: Graphwise
28. Oktober 2024, TheRecursive.com

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