DBMS > Apache Impala vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. RavenDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. RavenDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,35
Rang	#283	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#128	Relational DBMS

Punkte	78,40
Rang	#15	Overall
	#10	Relational DBMS

Punkte	3,01
Rang	#101	Overall
	#17	Document Stores

Website

impala.apache.org

www.leanxcale.com

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

ravendb.net

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

ravendb.net/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

LeanXcale

Microsoft

Hibernating Rhinos

Erscheinungsjahr

2013

2015

2010

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

V12

5.4, Juli 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

through Apache Derby

SQL-like query language (RQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
Java
Scala

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Multi-Source Replikation

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

Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Authorization levels configured per client per database

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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