DBMS > Apache Impala vs. Dgraph vs. H2GIS vs. NuoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Dgraph vs. H2GIS vs. NuoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Spatial extension of H2

NuoDB ist eine skalierbare verteilte Datenbank, mit SQL und ACID Transaktionen

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,48
Rang	#158	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	0,05
Rang	#372	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,99
Rang	#195	Overall
	#92	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

dgraph.io

www.h2gis.org

www.3ds.com/nuodb-distributed-sql-database

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

dgraph.io/docs

www.h2gis.org/docs/home

doc.nuodb.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Dgraph Labs, Inc.

CNRS

Dassault Systèmes

originally NuoDB, Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2016

2013

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

LGPL 3.0

kommerziell

Limitierte Edition gratis

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++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

gehostet

Amazon EC2, Windows Azure, SoftLayer
Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

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

Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

basierend auf H2

Java, SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

dynamische Verteilung der Daten auf die einzelnen Knoten

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Synchronous replication via Raft

basierend auf H2

Managed transparently by NuoDB

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

tunable commit protocol

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

MVCC

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Temporary table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

Planned for future releases

basierend auf H2

Standard SQL Rollen und Rechte

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Weitere Ressourcen

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4. August 2014, Paul Andlinger

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25. November 2020, Dassault Systèmes

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7. Januar 2020, TechTarget

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16. Oktober 2017, The New Stack

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7. Oktober 2019, InfoQ.com

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