DBMS > Apache Impala vs. Blueflood vs. EsgynDB vs. RRDtool

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Blueflood vs. EsgynDB vs. RRDtool

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.

The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,09
Rang	#353	Overall
	#33	Time Series DBMS

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	2,14
Rang	#124	Overall
	#10	Time Series DBMS

Website

impala.apache.org

blueflood.io

www.esgyn.cn

oss.oetiker.ch/rrdtool

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Rackspace

Esgyn

Tobias Oetiker

Erscheinungsjahr

2013

2015

1999

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

1.8.0, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPL V2 and FLOSS

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

Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X

Linux

HP-UX
Linux

Datenschema

vordefiniertes Schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

XML Unterstützung

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

nein

Exporting into and restoring from XML files possible

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HTTP REST

ADO.NET
JDBC
ODBC

In-process Library
Pipes

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

with librrd library
C#

with a different implementation of RRDTool
Java

with a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js)

with a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP

with a wrapper library
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-source replication between multi datacenters

keine

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

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

by using the rrdcached daemon

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Cloudera creates observability tool to help enterprises manage cloud costs
6. Juni 2023, SiliconANGLE News

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

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

bereitgestellt von Google News

SQLi vulnerability in Cacti could lead to RCE (CVE-2023-51448)
9. Januar 2024, Help Net Security

Critical IP spoofing bug patched in Cacti
15. Dezember 2022, The Daily Swig

Cacti: Using Graphs to Monitor Networks and Devices
16. März 2011, Packt Hub

A plotting utility for text mode consoles and terminals @tenox77
28. Juni 2023, Adafruit Blog

How to install Cacti SNMP Monitor on Ubuntu
24. November 2017, TechRepublic

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk