DBMS > H2 vs. Impala vs. MonetDB

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. Impala vs. MonetDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Analytic DBMS für Hadoop

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	8,72
Rang	#51	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	18,95
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	2,36
Rang	#129	Overall
	#63	Relational DBMS

Website

www.h2database.com

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

www.monetdb.org

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

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

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

Thomas Mueller

Cloudera

MonetDB BV

Erscheinungsjahr

2005

2013

2004

Aktuelle Version

2.1.210, Jaenner 2022

4.1.0, Juni 2022

Jul2021-SP2, Juli 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Mozilla Public License 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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

SQL-like DML and DDL statements

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

Impala vs Hive: Difference between Sql on Hadoop components
2. Februar 2023, projectpro.io

Data To Analytics Setup Tableau Cloudera Hadoop Connectors Hive And Impala
26. März 2023, bahia.ba

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News In Memoriam Martin Kersten
12. Juli 2022, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

News MonetDB Solutions secures investment from ServiceNow
30. September 2019, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

Q&A: The Revival of the Column-Oriented Database | Transforming ...
19. August 2022, TDWI

Tracing Stars with MonetDB in the Cloud
10. August 2015, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

MindsDB is now the leading and fastest growing applied ML ...
3. November 2022, PR Newswire

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