DBMS > Datomic vs. Impala

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. Impala

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

Unsere Besucher vergleichen Datomic und Impala oft mit PostgreSQL, MySQL und MongoDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Analytic DBMS für Hadoop

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	1,70
Rang	#138	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	18,03
Rang	#40	Overall
	#25	Relational DBMS

Website

www.datomic.com

www.cloudera.com/products/open-source/apache-hadoop/impala.html

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

docs.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/impala.html

Entwickler

Cognitect

Cloudera

Erscheinungsjahr

2012

2013

Aktuelle Version

1.0.6362, Jaenner 2022

4.0.0, Juli 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2

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

Java, Clojure

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

All languages supporting JDBC/ODBC

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Triggers

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

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

The Datomic Information Model
1. Februar 2013, InfoQ.com

The Architecture of Datomic
2. November 2012, InfoQ.com

Rich Hickey on Datomic: Datalog, Databases, Persistent Data Structures
4. April 2012, InfoQ.com

Lucas Cavalcanti on Using Clojure, Microservices, Hexagonal Architecture and Public Cloud at Nubank
16. August 2021, InfoQ.com

Rich Hickey on Datomic, CAP and ACID
21. Januar 2013, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

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

Cloudera Boosts Hadoop App Development On Impala
10. November 2014, InformationWeek

Man Busts Out of Google, Rebuilds Top-Secret Query Machine
24. Oktober 2012, WIRED

How to add a data source to Redash
5. April 2022, TechRepublic

News from O'Reilly Strata Conference + Hadoop World 2012: Azure HDInsight, Cloudera Impala, MapR M7
29. Oktober 2012, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

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