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DBMS > Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. CrateDB vs. EsgynDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. CrateDB vs. EsgynDB

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NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenCrateDB  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseVerteilter Data Store basierend auf LuceneEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,03
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte2,02
Rang#130  Overall
#63  Relational DBMS
Punkte0,73
Rang#229  Overall
#37  Document Stores
#5  Spatial DBMS
#16  Suchmaschinen
#19  Time Series DBMS
#8  Vektor DBMS
Punkte0,23
Rang#319  Overall
#141  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgphoenix.apache.orgcratedb.comwww.esgyn.cn
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlphoenix.apache.orgcratedb.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaApache Software FoundationCrateEsgyn
Erscheinungsjahr2013201420132015
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20225.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache Version 2.0Open Sourcekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
CrateDB Cloud: a distributed SQL database that spreads data and processing across an elastic cluster of shared nothing nodes. CrateDB Cloud enables data insights at scale on Microsoft Azure, AWS and Google Cloud Platform.
ImplementierungsspracheC++JavaJavaC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Unix
Windows
All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator supportLinux
Datenschemajaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjayes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibilityja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBCADO.NET
JDBC
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Prometheus Remote Read/Write
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
.NET
Erlang
Go infocommunity maintained client
Java
JavaScript (Node.js) infocommunity maintained client
Perl infocommunity maintained client
PHP
Python
R
Ruby infocommunity maintained client
Scala infocommunity maintained client
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducebenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte FunktionenJava Stored Procedures
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Configurable replication on table/partition-levelMulti-source replication between multi datacenters
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtHadoop integrationneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual ConsistencyEventual Consistency
Read-after-write consistency on record level
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDnein infounique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategyACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyRechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache ImpalaApache PhoenixCrateDBEsgynDB
Specific characteristicsThe enterprise database for time series, documents, and vectors. Distributed - Native...
» mehr
Competitive advantagesResponse time in milliseconds: e ven for complex ad-hoc queries. Massive scaling...
» mehr
Typical application scenarios​ IoT: accelerate your IIoT projects with CrateDB, delivering real-time analytics...
» mehr
Key customersAcross all continents, CrateDB is used by companies of all sizes to meet the most...
» mehr
Market metricsThe CrateDB open source project was started in 2013 Honorable Mention in 2021 Gartner®...
» mehr
Licensing and pricing modelsSee CrateDB pricing >
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaApache PhoenixCrateDBEsgynDB
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

alle anzeigen

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

Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services
2. Juni 2016, AWS Blog

Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix
4. Februar 2016, InfoWorld

What Is HBase? (Definition, Uses, Benefits, Features)
22. Dezember 2022, Built In

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
18. April 2019, eWeek

Amazon EMR 4.7.0 – Apache Tez & Phoenix, Updates to Existing Apps | Amazon Web Services
2. Juni 2016, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

CrateDB Announces Availability of CrateDB on Google Cloud Marketplace
8. April 2024, Datanami

CrateDB Appoints Sergey Gerasimenko as New CTO
19. Februar 2024, PR Newswire

CrateDB Partners with HiveMQ to Deliver a Seamless Data Management Architecture for IoT
25. März 2024, PR Newswire

How We Designed CrateDB as a Realtime SQL DBMS for the Internet of Things
29. August 2017, The New Stack

Real-Time Analytics Database Company CrateDB Names Lars Färnström as New CEO
1. März 2023, Business Wire

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