DBMS > Apache Impala vs. Greenplum vs. IBM Db2 warehouse

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Greenplum vs. IBM Db2 warehouse

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

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

Data warehousing service aus der Cloud

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	11,22
Rang	#41	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	7,49
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Punkte	1,19
Rang	#162	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

greenplum.org

www.ibm.com/products/db2/warehouse

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.greenplum.org

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Pivotal Software Inc.

IBM

Erscheinungsjahr

2013

2005

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

7.0.0, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Apache 2.0

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Datenschema

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

seit Version 4.2

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
Java
Perl
Python
R

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

PL/SQL, SQL PL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica 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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

How different SQL-on-Hadoop engines satisfy BI workloads
24. Februar 2016, cio.com

bereitgestellt von Google News

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale
9. September 2019, Amazon Web Services

Greenplum 6 ventures outside the analytic box
19. März 2019, ZDNET

Data Warehousing with Greenplum
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

EMC and Greenplum Dress Elephant for IT Parade
8. Dezember 2011, WIRED

Migrate a large data warehouse from Greenplum to Amazon Redshift using AWS SCT – Part 2
15. Juli 2022, Amazon Web Services

bereitgestellt von Google News

IBM Db2 12.1.1.0 has arrived: What’s new and improved?
5. Februar 2025, IBM

A major upgrade to Db2® Warehouse on IBM Cloud®
26. Juni 2024, IBM

Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS
26. September 2024, IBM

Top 7 Cloud Data Warehouse Companies
31. Mai 2023, Datamation

Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on, mission-critical workloads
11. Juli 2023, IBM

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk