DBMS > Apache Impala vs. Apache Pinot vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Pinot vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	11,68
Rang	#41	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	0,50
Rang	#248	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#131	Overall
	#21	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Website

impala.apache.org

pinot.apache.org

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.pinot.apache.org

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation and contributors

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2013

2015

1994

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.0.0, September 2023

18.1.40, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

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

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Server Betriebssysteme

Linux

All OS with a Java JDK11 or higher

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Java
Python

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

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

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SD Times

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Cloudera brings Apache Iceberg data lake format to its Data Platform
30. Juni 2022, SiliconANGLE

Apache Doris Analytical Database Graduates from Apache Incubator
20. Juni 2022, datanami.com

Apache Iceberg is now available on the Cloudera Data Platform
4. Juli 2022, techzine.eu

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Microsoft Warns of Attackers Exploiting Misconfigured Apache Pinot Installations
6. Mai 2025, SecurityWeek

Misconfigured Apache Pinot instances under attack
7. Mai 2025, SC Media

Deploy real-time analytics with StarTree for managed Apache Pinot on AWS
13. März 2025, Amazon Web Services (AWS)

Serving Millions of Apache Pinot™ Queries with Neutrino
11. Dezember 2024, Uber

Apache Pinot Brings Real Time Analysis to Columnar Data
13. Dezember 2024, The New Stack

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Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular
5. März 2019, ADTmag

Which Are the Top Local Databases for React Native
15. Oktober 2019, appinventiv.com

Fig. 2. XML Methods for Various XML DBMS Types
29. Oktober 2024, ResearchGate

Margo I. Seltzer
12. Dezember 2024, Berkman Klein Center

How to Set Up Virtual Domains and Virtual Users in Postfix
20. Mai 2016, Linux.com

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