DBMS > Apache Impala vs. Newts vs. ReductStore vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Newts vs. ReductStore vs. TerarkDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

impala.apache.org

opennms.github.io/newts

github.com/reductstore
www.reduct.store

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

github.com/OpenNMS/newts/wiki

www.reduct.store/docs

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

OpenNMS Group

ReductStore LLC

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2013

2014

2023

2016

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

kommerziell

restricted open source version available

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

C++, Rust

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Docker
Linux
macOS
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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP REST
Java API

HTTP API

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

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

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29. Juli 2021, iProgrammer

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

bereitgestellt von Google News

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

bereitgestellt von Google News

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