DBMS > Apache Impala vs. HEAVY.AI vs. SAP SQL Anywhere vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. HEAVY.AI vs. SAP SQL Anywhere vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

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

Punkte	10,63
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,41
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

Punkte	3,50
Rang	#81	Overall
	#44	Relational DBMS

Punkte	5,97
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

impala.apache.org

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.heavy.ai

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

HEAVY.AI, Inc.

SAP

früher Sybase

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2013

2016

1992

2001

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

5.10, Jänner 2022

17, Juli 2015

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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++

C++ and CUDA

C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Round robin

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

Database mirroring

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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