DBMS > EsgynDB vs. Impala vs. TinkerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Impala vs. TinkerGraph

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Analytic DBMS für Hadoop

A lightweight, in-memory graph engine that serves as a reference implementation of the TinkerPop3 API

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,25
Rang	#273	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	17,85
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#298	Overall
	#28	Graph DBMS

Website

esgyn.com

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

tinkerpop.apache.org/docs/current/reference/#tinkergraph-gremlin

Technische Dokumentation

esgyn.com/developers

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

Entwickler

Esgyn

Cloudera

Erscheinungsjahr

2015

2013

2009

Aktuelle Version

3.4.0, April 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

All languages supporting JDBC/ODBC

Groovy
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

nein

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

Esgyn Corporation and Ampool Partner to Bring In-Memory Optimized Operational, Transactional and Real-Time Analytics to Hadoop.
18. Mai 2017, PR Newswire

Mphasis partners with Esgyn Corporation to provide specialized solutions to clients looking to harness big...
28. Mai 2019, Moneycontrol

Esgyn Corporation and Zaloni Partner to Make Data Lakes More Powerful and Deliver Benefits Faster!
30. November 2017, PR Newswire

Mphasis partners with Esgyn Corporation to optimize Open-Source frameworks and expand industry footprint
24. Mai 2019, PRNewswire

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Cloudera’s Impala brings Hadoop to SQL and BI
25. Oktober 2012, ZDNet

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

Cloudera says Impala is faster than Hive, which isn't saying much – Gigaom
13. Januar 2014, GigaOM

Cloudera's a data warehouse player now
28. August 2018, ZDNet

Cloudera Impala - Real-Time Query on Hadoop
30. Oktober 2012, iProgrammer

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Amazon Neptune review: A scalable graph database for OLTP
13. Mai 2019, InfoWorld

Gremlin, a Language for Working with Graphs
15. Januar 2010, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

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