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DBMS > Apache Impala vs. Greenplum vs. Hive vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Greenplum vs. Hive vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopAnalytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database infoA logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopGlobally distributed, horizontally scalable, multi-model database serviceOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
Suchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
Spatial DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte8,08
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte27,71
Rang#27  Overall
#4  Document Stores
#2  Graph DBMS
#3  Key-Value Stores
#3  Wide Column Stores
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteimpala.apache.orggreenplum.orghive.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­cosmos-dbsphinxsearch.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.greenplum.orgcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homelearn.microsoft.com/­azure/­cosmos-dbsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaPivotal Software Inc.Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoftSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr20132005201220142001
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20227.0.0, September 20233.1.3, April 20223.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaC++
Server BetriebssystemeLinuxLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja infoJSON typesnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoseit Version 4.2
Sekundärindizesjajajaja infoAll properties auto-indexed by defaultja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
Java
Perl
Python
R
C++
Java
PHP
Python
.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python
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/Reducejaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationJavaScriptnein
TriggersneinjaneinJavaScriptnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding infoImplizit im Cloud ServiceSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktorja infoImplizit im Cloud Servicekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltwith Hadoop integration infoIntegration with Hadoop/HDInsight on Azure*nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual ConsistencyBounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency infoConsistency level configurable on request level
Session Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinMulti-item ACID transactions with snapshot isolation within a partitionnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenZugriffsrechte bis auf item level einstellbarnein

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Apache ImpalaGreenplumHiveMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDBSphinx
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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