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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. PostGIS vs. Sadas Engine vs. Tkrzw

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Name	Apache Impala  Xaus Vergleich ausschliessen	PostGIS  Xaus Vergleich ausschliessen	Sadas Engine  Xaus Vergleich ausschliessen	Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Hadoop	Spatial extension of PostgreSQL	SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments	A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Spatial DBMS	Relational DBMS	Key-Value Store
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 21,72 Rang #29   Overall #1   Spatial DBMS	Punkte 0,07 Rang #373   Overall #157   Relational DBMS	Punkte 0,07 Rang #372   Overall #57   Key-Value Stores
Website	impala.apache.org	postgis.net	www.sadasengine.com	dbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentation	impala.apache.org/­impala-docs.html	postgis.net/­documentation	www.sadasengine.com/­en/­sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/­#documentation
Entwickler	Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera		SADAS s.r.l.	Mikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr	2013	2005	2006	2020
Aktuelle Version	4.1.0, Juni 2022	3.4.2, Februar 2024	8.0	0.9.3, August 2020
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2	Open Source GPL v2.0	kommerziell free trial version available	Open Source Apache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++	C	C++	C++
Server Betriebssysteme	Linux		AIX Linux Windows	Linux macOS
Datenschema	ja	ja	ja	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	nein
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	ja	nein	nein
Sekundärindizes	ja	ja	ja
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	ja	ja	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC ODBC		JDBC ODBC Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC		.Net C C# C++ Groovy Java PHP Python	C++ Java Python Ruby
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce	benutzerdefinierte Funktionen	nein	nein
Triggers	nein	ja	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	ja basierend auf PostgreSQL	horizontale Partitionierung	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor	ja basierend auf PostgreSQL	keine	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja	ja	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein	ja managed by 'Learn by Usage'	ja using specific database classes
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos	ja basierend auf PostgreSQL	Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard	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
	Apache Impala	PostGIS	Sadas Engine	Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
DB-Engines Blog Posts		Spatial database management systems 6. April 2021, Matthias Gelbmann 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

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