DBMS > Apache Impala vs. H2GIS vs. HBase vs. OrigoDB vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. H2GIS vs. HBase vs. OrigoDB vs. Realm

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Spatial extension of H2

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

A fully ACID in-memory object graph database

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Wide Column Store

Document Store
Object oriented DBMS

Document Store

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	0,08
Rang	#368	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	27,97
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	7,41
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.h2gis.org/docs/home

hbase.apache.org/book.html

origodb.com/docs

realm.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CNRS

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Robert Friberg et al

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2013

2008

2009

under the name LiveDB

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Apache Version 2

Open Source

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

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

basierend auf H2

Coprocessors in Java

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Domain Events

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf H2

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

keine

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

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

basierend auf H2

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Role based authorization

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

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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27. Oktober 2017, KDnuggets

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20. Oktober 2023, hackernoon.com

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18. Juli 2011, hbase.apache.org

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19. August 2021, IBM

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6. Mai 2016, InfoWorld

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