DBMS > Apache Impala vs. Microsoft Azure SQL Database vs. openGemini

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Microsoft Azure SQL Database vs. openGemini

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

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

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	12,57
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	76,75
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#354	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

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

www.opengemini.org
github.com/openGemini

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

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

docs.opengemini.org/guide

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Microsoft

Huawei and openGemini community

Erscheinungsjahr

2013

2010

2022

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

V12

1.1, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Integer, Float, Boolean, String

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Transact SQL

nein

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

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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