DBMS > Apache Impala vs. EXASOL vs. RDF4J vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. EXASOL vs. RDF4J vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	2,25
Rang	#120	Overall
	#57	Relational DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,35
Rang	#165	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

www.exasol.com

rdf4j.org

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.exasol.com/resources

rdf4j.org/documentation

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Exasol

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2013

2000

2004

1998

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
Windows

Datenschema

RDF Schemas

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

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
Lua
Python
R

Java
PHP
Python

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

by means of logfiles and checkpoints

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

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

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

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Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities
26. Februar 2024, TechTarget

It's Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes
26. Oktober 2023, Datanami

Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption
20. März 2024, Business Wire

Exasol Unveils New Suite of AI Tools to Turbocharge Enterprise Data Analytics
22. Februar 2024, AiThority

Exasol Reimagines In-Memory Analytics with Major Database Update
30. Mai 2023, Datanami

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Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

In-memory databases with Emulex Gen 7
25. Oktober 2023, Broadcom Inc.

bereitgestellt von Google News

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