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DBMS > Apache Impala vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Access vs. TimescaleDB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Access vs. TimescaleDB vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessenWakandaDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQLWakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSTime Series DBMSObject oriented DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#366  Overall
#39  Time Series DBMS
Punkte101,16
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Punkte4,46
Rang#71  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte0,10
Rang#356  Overall
#16  Object oriented DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.hawkular.orgwww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­accesswww.timescale.comwakanda.github.io
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidedeveloper.microsoft.com/­en-us/­accessdocs.timescale.comwakanda.github.io/­doc
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaCommunity supported by Red HatMicrosoftTimescaleWakanda SAS
Erscheinungsjahr20132014199220172012
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20221902 (16.0.11328.20222), Maerz 20192.15.0, Mai 20242.7.0 (April 29, 2019), April 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0kommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office LizenzenOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaC++CC++, JavaScript
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Windows
Windows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinja infoaber nicht SQL Standard konformja infofull PostgreSQL SQL syntaxnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HTTP RESTADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCGo
Java
Python
Ruby
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinja infoab Access 2010 mit ACE-Enginebenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shellja
Triggersneinja infovia Hawkular Alertingja infoab Access 2010 mit ACE-Enginejaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf Cassandrakeineyes, across time and space (hash partitioning) attributeskeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandrakeineSource-Replica Replikation infokeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID infoaber keine Files für Transaktions-LoggingACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoaber keine Files für Transaktions-Loggingjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosneinnein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardja

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
Apache ImpalaHawkular MetricsMicrosoft AccessTimescaleDBWakandaDB
DB-Engines Blog Posts

MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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28. November 2017, Datanami

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12. März 2017, Uber

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

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5. Juni 2019, DevClass

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9. November 2023, Check Point Research

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10. Juli 2023, Nebraska Medicine

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25. September 2023, Datanami

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4. April 2024, PR Newswire

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18. März 2019, Microsoft

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22. Februar 2022, Business Wire

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22. August 2019, Packt Hub

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