DBMS > Apache Impala vs. RDF4J vs. Sequoiadb vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. RDF4J vs. Sequoiadb vs. Transwarp Hippo

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Name	Apache Impala  Xaus Vergleich ausschliessen	RDF4J formerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen	Sequoiadb  Xaus Vergleich ausschliessen	Transwarp Hippo  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Analytic DBMS für Hadoop	RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.	NewSQL database with distributed OLTP and SQL	Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	RDF Store	Document Store Relational DBMS	Vektor DBMS
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 0,74 Rang #222   Overall #9   RDF Stores	Punkte 0,50 Rang #258   Overall #41   Document Stores #120   Relational DBMS	Punkte 0,05 Rang #386   Overall #14   Vektor DBMS
Website	impala.apache.org	rdf4j.org	www.sequoiadb.com	www.transwarp.cn/­en/­subproduct/­hippo
Technische Dokumentation	impala.apache.org/­impala-docs.html	rdf4j.org/­documentation	www.sequoiadb.com/­en/­index.php?m=Files&a=index
Entwickler	Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera	Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.	Sequoiadb Ltd.
Erscheinungsjahr	2013	2004	2013	2023
Aktuelle Version	4.1.0, Juni 2022			1.0, Mai 2023
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2	Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.	Open Source Server: AGPL; Client: Apache V2	kommerziell
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++	Java	C++	C++
Server Betriebssysteme	Linux	Linux OS X Unix Windows	Linux	Linux macOS
Datenschema	ja	ja RDF Schemas	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja oid, date, timestamp, binary, regex	Vector, Numeric and String
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein		nein	nein
Sekundärindizes	ja	ja	ja	nein
SQL Support of SQL	SQL-like DML and DDL statements	nein	SQL-like query language	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	JDBC ODBC	Java API RIO RDF Input/Output Sail API SeRQL Sesame RDF Query Language Sesame REST HTTP Protocol SPARQL	Proprietäres Protokoll basierend auf JSON	RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC	Java PHP Python	.Net C++ Java PHP Python	C++ Java Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce	ja	JavaScript	nein
Triggers	nein	ja	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	keine	Sharding	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	frei wählbarer Replikationsfaktor	keine	Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt	nein	nein	no
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency		Eventual Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein		nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID Isolation abhängig vom verwendeten API	während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein		nein	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos	nein	einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz	Role based access control and fine grained access rights
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	RDF4J formerly known as Sesame	Sequoiadb	Transwarp Hippo
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	GraphDB Goes Open Source 27. Januar 2020, iProgrammer Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer 13. Juni 2019, Markets Insider bereitgestellt von Google News

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