DBMS > Apache Impala vs. BigchainDB vs. FileMaker vs. SAP IQ vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. BigchainDB vs. FileMaker vs. SAP IQ vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

spaltenorientiert

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	48,20
Rang	#20	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	2,75
Rang	#104	Overall
	#53	Relational DBMS

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

impala.apache.org

www.bigchaindb.com

www.claris.com/filemaker

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

solr.apache.org

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

www.claris.com/resources/documentation

help.sap.com/docs/SAP_IQ

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Claris

ein Tochterunternehmen von Apple

SAP, formerly Sybase

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2016

1983

1994

2006

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

19.4.1, November 2021

16.1 SPS04, April 2019

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL v3

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

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++

Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux

iOS

client part only
Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Datenschema

schemafrei

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

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

nein

Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

über PlugIns

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

CLI Client
RESTful HTTP API

Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

PHP

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

since Version 14

SAP/Sybase Replication Server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Hadoop integration

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

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

yes

einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

The DB-Engines ranking includes now search engines
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