DBMS > Apache Impala vs. atoti vs. OrientDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. atoti vs. OrientDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	10,69
Rang	#41	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	0,48
Rang	#248	Overall
	#11	Object oriented DBMS

Punkte	2,79
Rang	#93	Overall
	#16	Document Stores
	#6	Graph DBMS
	#14	Key-Value Stores

Website

impala.apache.org

atoti.io

orientdb.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.atoti.io

www.orientdb.com/docs/last/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

ActiveViam

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Erscheinungsjahr

2013

2010

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.2.29, Maerz 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache Version 2

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

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like query language, no joins

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Python

Java, Javascript

Triggers

nein

Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

could be achieved with distributed queries

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
3. März 2015, Paul Andlinger

Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category
21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

How different SQL-on-Hadoop engines satisfy BI workloads
24. Februar 2016, CIO

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

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FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

ActiveViam Announces Leadership Succession
4. September 2024, Business Wire

Overview Of Atoti: A Python BI Analytics Tool
15. Mai 2021, AIM

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Comparing Graph Databases II. Part 2: ArangoDB, OrientDB, and… | by Sam Bell
20. September 2019, Towards Data Science

A Look at OrientDB: The Graph-Document NoSQL
19. August 2013, SitePoint

OrientDB: A Flexible and Scalable Multi-Model NoSQL DBMS
21. Januar 2022, Open Source For You

The 12 Best Graph Databases to Consider for 2024
22. Oktober 2023, Solutions Review

K2View updates DataOps platform with data fabric automation
11. Mai 2021, TechTarget

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