DBMS > Apache Impala vs. MaxDB vs. openGemini vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. MaxDB vs. openGemini vs. Riak TS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

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	2,26
Rang	#114	Overall
	#55	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#361	Overall
	#37	Time Series DBMS

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

maxdb.sap.com

www.opengemini.org
github.com/openGemini

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

maxdb.sap.com/documentation

docs.opengemini.org/guide

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

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997

Huawei and openGemini community

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2013

1984

2022

2015

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

7.9.10.12, Februar 2024

1.1, Juli 2023

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache Version 2.0

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++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Integer, Float, Boolean, String

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV

HTTP REST

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

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

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

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

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

Administrators and common users accounts

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

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

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

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

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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SAP Content Server High Availability using Amazon EFS and SUSE | Amazon Web Services
30. Dezember 2020, AWS Blog

Extended Maintenance Commitments Across SAP Solutions
11. August 2020, SAP News

Alibaba Cloud Offers Access to SAP Software for Customers
5. Juni 2018, Alizila

Dear SAP, Why Don't You Make Hana A Success?
28. Juli 2021, E3-Magazin

SIOS looks to boost SAP HANA automated replication
29. März 2023, TechTarget

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About HUAWEI Open Source
9. Februar 2022, Huawei

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New Basho Data Platform Provides Operational Simplicity for Enterprise Big Data Applications
7. Juni 2015, insideBIGDATA

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