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DBMS > Apache Impala vs. IBM Db2 warehouse vs. Milvus

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. IBM Db2 warehouse vs. Milvus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 warehouse infoformerly named IBM dashDB  Xaus Vergleich ausschliessenMilvus  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopData warehousing service aus der CloudA DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSVektor DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte11,22
Rang#41  Overall
#25  Relational DBMS
Punkte1,19
Rang#162  Overall
#74  Relational DBMS
Punkte2,90
Rang#87  Overall
#7  Vektor DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.ibm.com/­products/­db2/­warehousemilvus.io
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlmilvus.io/­docs/­overview.md
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaIBM
Erscheinungsjahr201320142019
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20222.4.4, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++, Go
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux
macOS info10.14 or later
Windows infowith WSL 2 enabled
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaVector, Numeric and String
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoImportieren/Exportieren von XML Daten möglichnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCJava
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReducePL/SQL, SQL PLnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyBounded Staleness
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Session Consistency
Tunable Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardRole based access control and fine grained access rights

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 ImpalaIBM Db2 warehouse infoformerly named IBM dashDBMilvus
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SD Times

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE

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

Apache Iceberg is now available on the Cloudera Data Platform
4. Juli 2022, techzine.eu

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

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IBM Db2 12.1.1.0 has arrived: What’s new and improved?
5. Februar 2025, IBM

A major upgrade to Db2® Warehouse on IBM Cloud®
26. Juni 2024, IBM

Announcing the availability of Bring-Your-Own-License and Reserved Instance plans for next generation Db2 Warehouse SaaS on AWS
9. Oktober 2024, IBM

Top 7 Cloud Data Warehouse Companies
31. Mai 2023, Datamation

Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on, mission-critical workloads
11. Juli 2023, IBM

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What Is Milvus? A Distributed Vector Database
3. März 2025, Oracle

Milvus 2.5 Creates the Best of Both Worlds With Hybrid Vector-Keyword Search
17. Dezember 2024, GlobeNewswire

AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr
7. November 2024, SitePoint

Hands-On Vector Similarity Search with Milvus
20. Oktober 2024, Packt

Dance between dense and sparse embeddings: Enabling Hybrid Search in LangChain-Milvus
19. November 2024, Towards Data Science

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