DBMS > Apache Impala vs. Elasticsearch

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Elasticsearch

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Unsere Besucher vergleichen Apache Impala und Elasticsearch oft mit Trino, MySQL und Microsoft SQL Server.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	11,68
Rang	#41	Overall
	#25	Relational DBMS

Punkte	123,81
Rang	#9	Overall
	#1	Suchmaschinen
	#1	Vektor DBMS

Website

impala.apache.org

www.elastic.co/elasticsearch

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Elastic

Erscheinungsjahr

2013

2010

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

8.6, January 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Elastic License

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

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Triggers

nein

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

ES-Hadoop Connector

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Memcached and Redis integration

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

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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PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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28. November 2017, SD Times

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12. März 2017, Uber

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30. Juni 2022, SiliconANGLE

Apache Doris just ‘graduated’: Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

Apache Doris Analytical Database Graduates from Apache Incubator
20. Juni 2022, datanami.com

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20. Mai 2025, IT Brief Australia

Elastic launches Helm Charts (alpha) for faster deployment of Elasticsearch and Kibana to Kubernetes
19. Mai 2025, Packt

OpenSearch in 2025: Much more than an Elasticsearch fork
28. April 2025, InfoWorld

Amazon OpenSearch Service announces Standard and Extended Support dates for Elasticsearch and OpenSearch versions
7. November 2024, Amazon Web Services (AWS)

Elasticsearch will be open source again as CTO declares changed landscape
2. September 2024, devclass

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