DBMS > Apache Impala vs. Hawkular Metrics vs. Machbase Neo vs. SwayDB vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Hawkular Metrics vs. Machbase Neo vs. SwayDB vs. ToroDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#366	Overall
	#39	Time Series DBMS

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide

machbase.com/dbms

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Community supported by Red Hat

Machbase

Simer Plaha

8Kdata

Erscheinungsjahr

2013

2014

2013

2018

2016

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

V8.0, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free test version available

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

AGPL-V3

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

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP REST

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Java
Python
Ruby

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

via Hawkular Alerting

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

selectable replication factor

keine

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

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

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

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

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS
5. Juni 2019, DevClass

bereitgestellt von Google News

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