DBMS > Apache Impala vs. openGauss vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. openGauss vs. RocksDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,08
Rang	#183	Overall
	#84	Relational DBMS

Punkte	3,65
Rang	#85	Overall
	#11	Key-Value Stores

Website

impala.apache.org

gitee.com/opengauss
opengauss.org

rocksdb.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

github.com/facebook/rocksdb/wiki

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Huawei and openGauss community

Facebook, Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2019

2013

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.0, March 2022

8.11.4, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD

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++

C, C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

ANSI SQL 2011

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Java

C
C++
Go
Java
Perl
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

horizontal partitioning (by range, list and hash)

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

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

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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