DBMS > Apache Impala vs. Splice Machine vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Splice Machine vs. STSdb

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	10,08
Rang	#41	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#244	Overall
	#114	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#363	Overall
	#54	Key-Value Stores

Website

impala.apache.org

splicemachine.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Splice Machine

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2013

2014

2011

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.1, March 2021

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

C#
Java

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

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

Tabular, the vendor-neutral data store based on Apache Iceberg, raises $26M in funding
19. September 2023, SiliconANGLE News

Apache Iceberg Changes Everything: What's Underneath?
28. August 2023, Spiceworks News and Insights

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

How do I create a Kudu table via SQL?
10. April 2017, O'Reilly Media

Cloudera Certified Data Analyst (CCA 159) — A Guide
9. Mai 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

2021: The Year of the Feature Store
19. Januar 2021, Datanami

How a scrappy young startup plans to turn the massive database market on its ear
21. Mai 2014, Fortune

Splice Machine Announces Splice Machine Kubernetes Ops Center
28. Juli 2020, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk