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DBMS > Apache Impala vs. atoti vs. EsgynDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. atoti vs. EsgynDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenatoti  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopAn in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSObject oriented DBMSRelational DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,03
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,59
Rang#242  Overall
#10  Object oriented DBMS
Punkte0,23
Rang#319  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte6,03
Rang#60  Overall
#6  Suchmaschinen
Websiteimpala.apache.orgatoti.iowww.esgyn.cnsphinxsearch.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.atoti.iosphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaActiveViamEsgynSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr201320152001
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20223.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infofree versions availablekommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaC++, JavaC++
Server BetriebssystemeLinuxLinuxFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsMultidimensional Expressions (MDX)jaSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReducePythonJava Stored Proceduresnein
Triggersneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding, horizontal partitioningShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-source replication between multi datacenterskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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
Apache ImpalaatotiEsgynDBSphinx
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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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

FRTB product of the year: ActiveViam
28. November 2023, Risk.net

bereitgestellt von Google News

Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Googles Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

How to Build 600+ Links in One Month
4. September 2020, Search Engine Journal

bereitgestellt von Google News



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