DBMS > Apache Impala vs. H2GIS vs. MonetDB vs. Postgres-XL vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. H2GIS vs. MonetDB vs. Postgres-XL vs. Realm

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Spatial extension of H2

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	7,18
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.h2gis.org/docs/home

www.monetdb.org/Documentation

www.postgres-xl.org/documentation

realm.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CNRS

MonetDB BV

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2013

2004

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

LGPL 3.0

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Mozilla public license

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

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.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

yes, in SQL, C, R

benutzerdefinierte Funktionen

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding via remote tables

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf H2

keine

Source-replica replication available in experimental status

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

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

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Weitere Ressourcen

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2. März 2016, Paul Andlinger

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