DBMS > AnzoGraph DB vs. Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften AnzoGraph DB vs. Apache Impala vs. Apache Phoenix vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Analytic DBMS für Hadoop

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	0,23
Rang	#307	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,97
Rang	#126	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

cambridgesemantics.com/anzograph

impala.apache.org

phoenix.apache.org

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

impala.apache.org/impala-docs.html

phoenix.apache.org

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Cambridge Semantics

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2018

2013

2014

2001

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

4.1.0, Juni 2022

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

late-bound, schema-on-read capabilities

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

JDBC
ODBC

JDBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic sharding

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Kerberos/HDFS data loading

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

nein

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.

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