DBMS > Apache Impala vs. GridDB vs. IBM Db2 vs. jBASE

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. GridDB vs. IBM Db2 vs. jBASE

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Multivalue DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

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

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	2,02
Rang	#132	Overall
	#11	Time Series DBMS

Punkte	127,49
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	1,43
Rang	#160	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Website

impala.apache.org

griddb.net

www.ibm.com/products/db2

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.griddb.net

www.ibm.com/docs/en/db2

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Toshiba Corporation

IBM

Rocket Software (früher Zumasys)

Erscheinungsjahr

2013

1983

Version für Großrechner

1991

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.1, August 2022

12.1, Oktober 2016

5.7

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

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++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

AIX
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

optional

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

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

Embedded SQL for jBASE in BASIC

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

.Net
Basic
Jabbascript
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID at container level

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

Access rights for users can be defined per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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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

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