DBMS > Apache Impala vs. BaseX vs. EsgynDB vs. Sphinx vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. BaseX vs. EsgynDB vs. Sphinx vs. TerminusDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Leichtgewichtiges Native XML DBMS mit Unterstützung für XQuery 3.0 und mit interactiver GUI.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

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

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
RDF Store

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

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

Punkte	1,73
Rang	#142	Overall
	#4	Native XML DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.basex.org

sphinxsearch.com/docs

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

BaseX GmbH

Esgyn

Sphinx Technologies Inc.

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2013

2007

2015

2001

2018

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

10.7, August 2023

3.5.1, Februar 2023

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD Lizenz

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

Open Source

GPL V3

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++, Java

C++

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XQuery unterstützt Typen

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language (SphinxQL)

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
RESTXQ
WebDAV
XML:DB
XQJ

ADO.NET
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Actionscript
C
C#
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Lisp
Perl
PHP
Python
Qt
Rebol
Ruby
Scala
Visual Basic

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

mittels Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

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

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Journaling Streams

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

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem, 4-stufigem Berechtigungskonzept

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Role-based access control

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

DB-Engines Blog Posts

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

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

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18. Mai 2022, Hashed Out by The SSL Store™

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2. November 2022, KDnuggets

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2. Februar 2024, Towards Data Science

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25. Juli 2022, hackernoon.com

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29. Oktober 2019, The Hacker News

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4. September 2020, Search Engine Journal

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How TerminusDB is commercializing its open source graph database
16. März 2021, VentureBeat

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

Dublin-based data collaboration tool TerminusDB raises €3.6 million in seed round
15. März 2021, Tech.eu

[MCR2030-CAMS-ARISE-UNDRR Webinar] Preventing cascading failures of critical assets: Using the Open-Source ...
12. April 2022, United Nations Office for Disaster Risk Reduction

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15. März 2021, The Irish Times

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