DBMS > Apache Impala vs. Heroic vs. Kingbase vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Heroic vs. Kingbase vs. Newts

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

An enterprise-class RDBMS compatible with PostgreSQL and Oracle and widely used in China.

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,45
Rang	#262	Overall
	#123	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

github.com/spotify/heroic

www.kingbase.com.cn

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

spotify.github.io/heroic

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Spotify

BeiJing KINGBASE Information technologies inc.

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

2013

2014

1999

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

V8.0, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

C and Java

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

Standard with numerous extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
gokb
JDBC
kdbndp
ODBC
PDI
PDO
Pro*C
psycopg2
QT

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

user defined functions

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

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

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

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

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14. Juli 2022, Datanami

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24. Juni 2022, InfoWorld

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

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Made in China 2025 is back, with a new name and a focus on database companies – The China Project
19. Dezember 2022, The China Project

Opening preparation - Alekhine defense, Saemisch variation
18. April 2016, Chess.com

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4. August 2022, Хабр

Distributed Database Market 2023 Trends with Analysis on Key Players Tencent, OceanBase, PingCAP
8. Mai 2024, Motions Online

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