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DBMS > Apache Impala vs. Hive vs. IBM Db2 Event Store vs. Percona Server for MongoDB vs. RisingWave

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Hive vs. IBM Db2 Event Store vs. Percona Server for MongoDB vs. RisingWave

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenPercona Server for MongoDB  Xaus Vergleich ausschliessenRisingWave  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopDistributed Event Store optimized for Internet of Things use casesA drop-in replacement for MongoDB Community Edition with enterprise-grade features.A distributed RDBMS for stream processing, wire-compatible with PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSEvent Store
Time Series DBMS
Document StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,19
Rang#323  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Punkte0,52
Rang#254  Overall
#39  Document Stores
Punkte0,58
Rang#242  Overall
#111  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orghive.apache.orgwww.ibm.com/­products/­db2-event-storewww.percona.com/­mongodb/­software/­percona-server-for-mongodbwww.risingwave.com/­database
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storedocs.percona.com/­percona-distribution-for-mongodbdocs.risingwave.com/­docs/­current/­intro
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltIBMPerconaRisingWave Labs
Erscheinungsjahr20132012201720152022
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20223.1.3, April 20222.03.4.10-2.10, November 20171.2, September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache Version 2kommerziell infofree developer edition availableOpen Source infoGPL Version 2Open Source infoApache Version 2.0
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 und C++C++Rust
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionLinuxDocker
Linux
macOS
Datenschemajajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaStandard SQL-types and JSON
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsja infothrough the embedded Spark runtimeneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Proprietäres Protokoll basierend auf JSONJDBC
PostgreSQL wire protocol
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
PHP
Python
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
Actionscript
C
C#
C++
Clojure
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Scala
Smalltalk
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationjaJavaScriptUDFs in Python or Java
Triggersneinneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer ReplikationsfaktorActive-active shard replicationSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinneinneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjajaNo - written data is immutableja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storagejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja infovia In-Memory Engineja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users and rolesUsers and Roles

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 ImpalaHiveIBM Db2 Event StorePercona Server for MongoDBRisingWave
DB-Engines Blog Posts

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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