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DBMS > Apache Impala vs. Google BigQuery vs. ObjectBox vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Google BigQuery vs. ObjectBox vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenObjectBox  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopLarge scale data warehouse service with append-only tablesLightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectorsOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSObject oriented DBMS
Vektor DBMS
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte58,10
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte1,29
Rang#166  Overall
#5  Object oriented DBMS
#7  Vektor DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteimpala.apache.orgcloud.google.com/­bigquerygithub.com/­objectbox
objectbox.io
sphinxsearch.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlcloud.google.com/­bigquery/­docsdocs.objectbox.iosphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaGoogleObjectBox LimitedSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2013201020172001
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20224.0 (May 2024)3.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziellBindings are released under Apache 2.0 infoApache License 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C und C++C++
Server BetriebssystemeLinuxgehostetAndroid
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaneinSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP/JSON APIProprietäres native APIProprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift
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/Reducebenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinekeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorData sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offlinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)janein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
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Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
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