DBMS > Apache Impala vs. Citus vs. Hive vs. PostGIS vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Citus vs. Hive vs. PostGIS vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Spatial extension of PostgreSQL

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	2,21
Rang	#118	Overall
	#56	Relational DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.citusdata.com

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

postgis.net/documentation

docs.voltdb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2010

2012

2005

2010

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

8.1, Dezember 2018

3.1.3, April 2022

3.4.2, Februar 2024

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL, commercial license also available

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL v2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

for development

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

specific XML type available, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

standard, with numerous extensions

SQL-like DML and DDL statements

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

JDBC
ODBC
Thrift

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C++
Java
PHP
Python

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

benutzerdefinierte Funktionen

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf PostgreSQL

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf PostgreSQL

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

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 entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basierend auf PostgreSQL

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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29. Januar 2015, ADT Magazine

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