DBMS > Impala vs. Microsoft SQL Server vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Impala vs. Microsoft SQL Server vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Relationales DBMS von Microsoft

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	17,49
Rang	#40	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	942,13
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#356	Overall
	#155	Relational DBMS

Website

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

www.microsoft.com/en-us/sql-server

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

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

docs.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

www.sadasengine.com/index.php/downloads/documentation-columnar-db

Entwickler

Cloudera

Microsoft

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2013

1989

2006

Aktuelle Version

4.0.0, Juli 2021

SQL Server 2019, November 2019

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

free trial version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

AIX
Linux
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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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