DBMS > Apache Impala vs. Google Cloud Firestore vs. Kyligence Enterprise

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Google Cloud Firestore vs. Kyligence Enterprise

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products.

A distributed analytics engine for big data, built on top of Apache Kylin

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document 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	8,96
Rang	#48	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	0,39
Rang	#276	Overall
	#125	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

firebase.google.com/products/firestore

kyligence.io/kyligence-enterprise

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

firebase.google.com/docs/firestore

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Google

Kyligence, Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2017

2016

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

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

gehostet

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Android
gRPC (using protocol buffers) API
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Objective-C
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

yes, Firebase Rules & Cloud Functions

Triggers

nein

yes, with Cloud Functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Using Cloud Dataflow

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth.

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

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

bereitgestellt von Google News

Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google’s Firebase gets AI extensions, opens up its marketplace
10. Mai 2023, TechCrunch

Google's Cloud Firestore is now generally available
31. Januar 2019, ZDNet

Google's Cloud-Native NoSQL Database Cloud Firestore Is Now Generally Available
8. Februar 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

Kyligence Grows OLAP Business in the Cloud
20. Februar 2020, Datanami

Kyligence adds ClickHouse OLAP engine to its analytics platform
10. August 2021, VentureBeat

How Kyligence Cloud uses Amazon EMR Serverless to simplify OLAP | Amazon Web Services
9. November 2022, AWS Blog

Distributed OLAPer Kyligence accelerates core engine, adds real-time data support – Blocks and Files
10. August 2021, Blocks & Files

Is Data Modeling Dead? The Answer May Surprise You
16. September 2022, Solutions Review

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk