DBMS > Apache Impala vs. OpenMLDB vs. Sequoiadb vs. SQream DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. OpenMLDB vs. Sequoiadb vs. SQream DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#359	Overall
	#36	Time Series DBMS

Punkte	0,50
Rang	#258	Overall
	#41	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

openmldb.ai/docs/zh/main

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

docs.sqream.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

4 Paradigm Inc.

Sequoiadb Ltd.

SQream Technologies

Erscheinungsjahr

2013

2020

2013

2017

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2024-2 February 2024

2022.1.6, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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++

C++, Java, Scala

C++

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

Fixed schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

ja, ANSI Standard SQL Types

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

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
SQLAlchemy

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

.Net
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
C++
Java
PHP
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

JavaScript

user defined functions in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

Sharding

horizontal and vertical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

ACID

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

fine grained access rights according to SQL-standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

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MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
13. August 2021, Towards Data Science

Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
3. August 2021, Towards Data Science

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I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, Fierce Network

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

GPU data warehouse startup SQream lands $39.4M funding round
24. Juni 2020, SiliconANGLE News

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

Chinese giant Alibaba leads investment round in Israel big-data startup
30. Mai 2018, The Times of Israel

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