DBMS > Apache Impala vs. OrigoDB vs. SAP IQ vs. Transwarp KunDB vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. OrigoDB vs. SAP IQ vs. Transwarp KunDB vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A fully ACID in-memory object graph database

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Relational DBMS

spaltenorientiert

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	2,64
Rang	#108	Overall
	#52	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#341	Overall
	#149	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

impala.apache.org

origodb.com

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

www.transwarp.cn/en/product/kundb

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

origodb.com/docs

help.sap.com/docs/SAP_IQ

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Robert Friberg et al

SAP, formerly Sybase

Transwarp

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2009

under the name LiveDB

1994

2019

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

16.1 SPS04, April 2019

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

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++

Clojure

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.NET Client API
HTTP API
LINQ

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

SAP/Sybase Replication Server

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

Role based authorization

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
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

New Services for SAP HANA Cloud Database
7. April 2021, SAP News

SAP Products & Services Data Portfolio
2. Juli 2021, Datamation

SAP Scales Out HANA In-Memory For Clouds
6. März 2014, EnterpriseAI

Using SAP Hana as a data warehouse
17. August 2015, ComputerWeekly.com

Arcion CTO on building effective data pipelines – Blocks and Files
28. Juni 2022, Blocks and Files

bereitgestellt von Google News

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