DBMS > Apache Impala vs. Prometheus vs. TigerGraph vs. Tkrzw vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Prometheus vs. TigerGraph vs. Tkrzw vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

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	7,69
Rang	#50	Overall
	#3	Time Series DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	0,07
Rang	#372	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

yaacomo.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

prometheus.io/docs

docs.tigergraph.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Mikio Hirabayashi

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2013

2015

2017

2020

2009

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Linux

Linux
macOS

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language (GSQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

C++
Java

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

mittels Federation

keine

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

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Role-based access control

nein

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 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

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VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services
10. März 2024, AWS Blog

Exadata Real-Time Insight - Quick Start
3. April 2024, blogs.oracle.com

OpenTelemetry vs. Prometheus: You can’t fix what you can’t see
29. März 2024, IBM

VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring
17. Juli 2023, The New Stack

Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd
1. Februar 2024, Linux Journal

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TigerGraph Unveils CoPilot, Version 4.0, and New CEO
30. April 2024, Datanami

How TigerGraph CoPilot enables graph-augmented AI
30. April 2024, InfoWorld

TigerGraph unveils GenAI assistant, introduces new CEO
30. April 2024, TechTarget

TigerGraph Bolsters DB for Enterprise Graph Workloads
1. November 2023, Datanami

Aerospike takes on Neo4j and TigerGraph with launch of graph database
20. Juni 2023, SiliconANGLE News

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