DBMS > Apache Impala vs. H2GIS vs. LeanXcale vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. H2GIS vs. LeanXcale vs. Realm

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Spatial extension of H2

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Document Store

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	0,05
Rang	#372	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,35
Rang	#283	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#128	Relational DBMS

Punkte	7,71
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.h2gis.org/docs/home

realm.io/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

CNRS

LeanXcale

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2013

2015

2014

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

LGPL 3.0

kommerziell

Open Source

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

Android
Backend: serverlos
iOS
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

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

C
Java
Scala

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

basierend auf H2

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Change Listeners

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

basierend auf H2

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

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

basierend auf H2

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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2. März 2016, Paul Andlinger

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