DBMS > Apache Impala vs. Heroic vs. LMDB vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Heroic vs. LMDB vs. Lovefield

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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

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	2,09
Rang	#121	Overall
	#20	Key-Value Stores

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

github.com/spotify/heroic

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

spotify.github.io/heroic

www.lmdb.tech/doc

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Spotify

Symas

Google

Erscheinungsjahr

2013

2014

2011

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

0.9.32, Jaenner 2024

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

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

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

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

bereitgestellt von Google News

Automating SAP S/4HANA Migration with IT-Conductor, BGP Managed Services, and AWS | Amazon Web Services
22. August 2023, AWS Blog

The Tom Brady Data Biography
8. September 2023, StatsBomb

The Lightning Memory-mapped Database
2. März 2016, InfoQ.com

Akamai launches managed database service – Blocks and Files
25. April 2022, Blocks & Files

Jaxon Repp on HarperDB Distributed Database Platform
23. März 2022, InfoQ.com

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