DBMS > Apache Impala vs. Vertica vs. YottaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Vertica vs. YottaDB

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Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

A fast and solid embedded Key-value store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Column oriented

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

using the Octo plugin

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

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

Punkte	10,68
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#317	Overall
	#47	Key-Value Stores

Website

impala.apache.org

www.vertica.com

yottadb.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

vertica.com/documentation

yottadb.com/resources/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

YottaDB, LLC

Erscheinungsjahr

2013

2005

2001

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

AGPL 3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Docker
Linux

Datenschema

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

by using the Octo plugin

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

PostgreSQL wire protocol

using the Octo plugin
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

C
Go
JavaScript (Node.js)
Lua
M
Perl
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

nein

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Bi-directional 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

optimistic Locking

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

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Benutzer und Gruppen basierend auf Betriebssystem-Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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bereitgestellt von Google News

OCI Object Storage Completes Technical Validation of Vertica in Eon Mode
16. Oktober 2023, Oracle

Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS
12. März 2024, Datanami

OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations
25. Juli 2023, VentureBeat

Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more
26. Dezember 2023, The Register

Querying a Vertica data source in Amazon Athena using the Athena Federated Query SDK | Amazon Web Services
11. Februar 2021, AWS Blog

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