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DBMS > Apache Impala vs. Elasticsearch vs. Spark SQL vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Elasticsearch vs. Spark SQL vs. SpatiaLite vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSpatiaLite  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopEine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metricSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenSpatial extension of SQLiteOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSSuchmaschineRelational DBMSSpatial DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte135,35
Rang#7  Overall
#1  Suchmaschinen
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte1,60
Rang#149  Overall
#3  Spatial DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgwww.elastic.co/­elasticsearchspark.apache.org/­sqlwww.gaia-gis.it/­fossil/­libspatialite/­indexsplicemachine.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlwww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.gaia-gis.it/­gaia-sins/­spatialite_topics.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaElasticApache Software FoundationAlessandro FurieriSplice Machine
Erscheinungsjahr20132010201420082014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20228.6, January 20233.5.0 ( 2.13), September 20235.0.0, August 20203.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoElastic LicenseOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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++JavaScalaC++Java
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
serverlosLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.jajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertneinjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Java API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducejaneinneinja infoJava
Triggersneinja infoMittels Verwendung des 'Percolation' featuresneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark CorekeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorjakeinekeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtES-Hadoop ConnectorneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, allImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinMemcached and Redis integrationneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosneinneinAccess rights for users, groups and roles according to 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

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaElasticsearchSpark SQLSpatiaLiteSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

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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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

StarRocks Brings Speedy OLAP Database to the Cloud
14. Juli 2022, Datanami

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

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

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Netflix Uses Elasticsearch Percolate Queries to Implement Reverse Searches Efficiently
29. April 2024, InfoQ.com

Splunk vs Elasticsearch | A Comparison and How to Choose
12. Januar 2024, SentinelOne

8 Powerful Alternatives to Elasticsearch
25. April 2024, Yahoo Finance

Introducing Elasticsearch Vector Database to Azure OpenAI Service On Your Data (Preview)
26. März 2024, insider.govtech.com

ElasticSearch Goes Deep on OpenTelemetry with eBPF Donation
13. März 2024, The New Stack

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
8. Mai 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

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