DBMS > Apache Impala vs. IBM Db2 Event Store vs. Quasardb vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. IBM Db2 Event Store vs. Quasardb vs. Riak TS

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Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Distributed, high-performance timeseries database

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,14
Rang	#332	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

www.ibm.com/products/db2-event-store

quasar.ai

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

doc.quasar.ai/master

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

IBM

quasardb

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2013

2017

2009

2015

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.0

3.14.1, Jänner 2024

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Open Source

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++

C und C++

C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

mittels Tags

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

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

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Active-active shard replication

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

with Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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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12. März 2017, Uber

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26. Februar 2019, biplatform.nl

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

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11. September 2023, Datanami

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QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016)
3. Juli 2023, Boat International

Quasar Selected by National Renewable Energy Laboratory to Help with Energy System De-risking and Optimization
6. Juni 2023, PR Newswire

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Best open source databases for IoT applications
26. Mai 2017, Open Source For You

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