DBMS > Apache Impala vs. Cubrid vs. EJDB vs. MySQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Cubrid vs. EJDB vs. MySQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,31
Rang	#169	Overall
	#78	Relational DBMS

Punkte	0,30
Rang	#294	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	1087,72
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

github.com/Softmotions/ejdb

www.mysql.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

cubrid.org/manuals

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

dev.mysql.com/doc

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Softmotions

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Erscheinungsjahr

2013

2008

2012

1995

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

11.0, Jaenner 2021

8.3.0, Jaenner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPLv2

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C, C++, Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

serverlos

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

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

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

In-process Library

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java Stored Procedures

nein

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
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