DBMS > Apache Impala vs. Splice Machine vs. SQL.JS

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Splice Machine vs. SQL.JS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Portierung von SQLite auf JavaScript

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,53
Rang	#252	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

splicemachine.com

sql.js.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

splicemachine.com/how-it-works

sql.js.org/documentation/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Splice Machine

Alon Zakai

mittlerweile Weiterentwicklungen durch andere erfolgt

Erscheinungsjahr

2013

2014

2012

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

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++

Java

JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-92 wird nicht vollständig unterstützt

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

JavaScript API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Yes, via Full Spark Integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

außer mittels Serialisierung der DB auf einen File

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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