DBMS > Apache Impala vs. Newts vs. OpenTSDB vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Newts vs. OpenTSDB vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational 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	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	1,31
Rang	#163	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

opennms.github.io/newts

opentsdb.net

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

github.com/OpenNMS/newts/wiki

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

OpenNMS Group

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2013

2014

2011

1998

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

LGPL

kommerziell

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP REST
Java API

HTTP API
Telnet API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

basierend auf HBase

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

Multi-Source Replikation
Source-Replica 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

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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28. November 2017, Datanami

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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

bereitgestellt von Google News

Farewell, Froggy: The Age of Ribbit Is Nearing an End
25. Mai 2013, Mother Jones

bereitgestellt von Google News

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana
5. August 2016, KDnuggets

MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters
28. Juni 2016, SiliconANGLE News

LogicMonitor Rolls a Time Series Database for Finer-Grain Reporting
1. Juni 2016, The New Stack

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Oracle starts peddling Exalytics in-memory appliance
12. März 2012, The Register

bereitgestellt von Google News

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