DBMS > Apache Impala vs. JaguarDB vs. Sadas Engine vs. Trino

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. JaguarDB vs. Sadas Engine vs. Trino

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

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

Punkte	0,09
Rang	#356	Overall
	#53	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,03
Rang	#379	Overall
	#156	Relational DBMS

Punkte	5,10
Rang	#70	Overall
	#38	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.jaguardb.com/support.html

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Social network pages

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

DataJaguar, Inc.

SADAS s.r.l.

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2015

2006

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

3.3 July 2023

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL V3.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 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.

Starburst Galaxy offers a feature-rich user interface to connect all your data sources, manage your Trino clusters, and query your data.

Implementierungssprache

C++

the server part. Clients available in other languages

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
Linux
Windows

Linux
macOS

for devlopment

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

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

depending on connected data-source

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

keine

depending on connected data-source

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

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

depending on connected data-source

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Trino is the fastest open source, massively parallel processing SQL query engine...
» mehr

Competitive advantages

High performance analtyics and data processing of very large data sets Powerful ANSI...
» mehr

Typical application scenarios

Performant analytics query engine for data warehouses, data lakes, and data lakehouses...
» mehr

Key customers

Trino is widely adopted across the globe as freely-available open source software....
» mehr

Market metrics

33000+ commits in GitHub 8200+ stargazers in GitHub 1200+ pull requests merged in...
» mehr

Licensing and pricing models

Trino is an open source project and usage is therefore free. Commercial offerings...
» mehr

Neuigkeiten

A sneak peek of Trino Fest 2024
15. April 2024

Time travel in Delta Lake connector
11. April 2024

58: Understanding your users with Trino and Mitzu
4. April 2024

57: Seeing clearly with OpenTelemetry
14. März 2024

Blazing ahead with 22
13. März 2024

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

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

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

bereitgestellt von Google News

Speed Trino Queries with These Performance-Tuning Tips
11. Juli 2023, The New Stack

Query big data with resilience using Trino in Amazon EMR with Amazon EC2 Spot Instances for less cost | Amazon ...
4. Oktober 2023, AWS Blog

Starburst Brings Dataframes Into Trino Platform
7. September 2023, Datanami

Trino and dbt open source data tools snuggle closer with integrated SaaS
28. April 2023, The Register

Trino: The Open-source Data Query Engine That Split from Facebook
30. März 2022, hackernoon.com

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