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Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache IoTDB vs. Graphite vs. Ignite vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopAn IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and FlinkData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperApache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSTime Series DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte1,18
Rang#173  Overall
#15  Time Series DBMS
Punkte4,57
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte3,16
Rang#96  Overall
#15  Key-Value Stores
#49  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteimpala.apache.orgiotdb.apache.orggithub.com/­graphite-project/­graphite-webignite.apache.orgsphinxsearch.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmliotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmlgraphite.readthedocs.ioapacheignite.readme.io/­docssphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaApache Software FoundationChris DavisApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr20132018200620152001
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20221.1.0, April 2023Apache Ignite 2.63.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaPythonC++, Java, .NetC++
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)Linux
Unix
Linux
OS X
Solaris
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data onlyjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesjajaneinjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageneinANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
Native API
HTTP API
Sockets
HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
JavaScript (Node.js)
Python
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
C++ 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/Reducejaneinyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)nein
Triggersneinjaneinyes (cache interceptors and events)nein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)keineShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicaskeineyes (replicated cache)keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtIntegration with Hadoop and Sparkneinyes (compute grid and hadoop accelerator)nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
keineImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infolockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosjaneinSecurity Hooks for custom implementationsnein

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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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaApache IoTDBGraphiteIgniteSphinx
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Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
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23. Januar 2015, InfoQ.com

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8. Februar 2024, PR Newswire

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6. September 2023, Open Source For You

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

GridGain Releases Conference Schedule for Virtual Apache Ignite Summit 2023
1. Juni 2023, Datanami

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Beyond the Concert Hall: 5 Organizations Making a Difference in Classical Music in 2018 | WQXR Editorial
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