DBMS > Apache Impala vs. Cachelot.io vs. JaguarDB vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Cachelot.io vs. JaguarDB vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

In-memory caching system

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.jaguardb.com/support.html

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DataJaguar, Inc.

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2013

2015

2006

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.3 July 2023

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Simplified BSD License

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

free trial version available

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++

the server part. Clients available in other languages

C++

Server Betriebssysteme

Linux

FreeBSD
Linux
OS X

Linux

AIX
Linux
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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Memcached Protokoll

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Multi-Source Replikation

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

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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, 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

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