DBMS > Apache Impala vs. Sequoiadb vs. Stardog vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Sequoiadb vs. Stardog vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,50
Rang	#258	Overall
	#41	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Punkte	2,07
Rang	#122	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	4,46
Rang	#71	Overall
	#5	Time Series DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

docs.stardog.com

docs.timescale.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Sequoiadb Ltd.

Stardog-Union

Timescale

Erscheinungsjahr

2013

2010

2017

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

7.3.0, Mai 2020

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

Apache 2.0

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
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C++
Java
PHP
Python

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

JavaScript

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

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 in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

bereitgestellt von Google News

TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL
18. März 2019, azure.microsoft.com

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

Timescale Announces TimescaleDB 1.0—Empowering Organizations to Leverage Time-Series Data to Analyze the ...
12. September 2018, Business Wire

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