DBMS > Apache Impala vs. Apache Kylin vs. LeanXcale vs. MySQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Kylin vs. LeanXcale vs. MySQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stack

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#175	Overall
	#80	Relational DBMS

Punkte	0,35
Rang	#283	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#128	Relational DBMS

Punkte	1087,72
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

kylin.apache.org/docs

dev.mysql.com/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation, originally contributed from eBay Inc

LeanXcale

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Erscheinungsjahr

2013

2015

1995

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.1.0, Juli 2020

8.3.0, Jaenner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup.

Implementierungssprache

C++

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

through Apache Derby

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
Java
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
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

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market
5. April 2018, Matthias Gelbmann

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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