DBMS > Apache Impala vs. OpenQM vs. Teradata vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. OpenQM vs. Teradata vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Punkte	44,87
Rang	#22	Overall
	#15	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

www.teradata.com

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.teradata.com

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Rocket Software, originally Martin Phillips

Teradata

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2013

1993

1984

1987

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.4-12

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

Development Lizenz gratis

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 und C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

gehostet
Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica 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

Immediate Consistency

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

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

Access rights can be defined down to the item level

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

Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

bereitgestellt von Google News

Teradata Co. (NYSE:TDC) Shares Sold by Capital International Investors
8. Juni 2024, MarketBeat

Teradata to Present at Upcoming Investor Conference
6. Juni 2024, businesswire.com

Teradata (TDC) Down 2.5% Since Last Earnings Report: Can It Rebound?
5. Juni 2024, Yahoo Finance

Teradata Fails to Block Software Broker From Selling Its Products
3. Juni 2024, Bloomberg Law

What to Expect From Teradata
7. Juni 2024, AOL

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