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DBMS > Apache Impala vs. Hypertable vs. Sphinx vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Hypertable vs. Sphinx vs. TimescaleDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSWide Column StoreSuchmaschineTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte4,64
Rang#71  Overall
#4  Time Series DBMS
Websiteimpala.apache.orgsphinxsearch.comwww.timescale.com
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmlsphinxsearch.com/­docsdocs.timescale.com
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaHypertable Inc.Sphinx Technologies Inc.Timescale
Erscheinungsjahr2013200920012017
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20220.9.8.11, Maerz 20163.5.1, Februar 20232.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++C++C
Server BetriebssystemeLinuxLinux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja
Sekundärindizesjaeingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like query language (SphinxQL)ja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
C++ API
Thrift
Proprietäres ProtokollADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinneinbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.yes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorwählbarer Replikationsfaktor auf FilesystemebenekeineSource-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
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 KerberosneinneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Apache ImpalaHypertableSphinxTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud
31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
22. August 2019, Packt Hub

Decorate your Windows XP with Hyperdesk
30. Juli 2008, CNET

The Collective: Customize Your Computer & Your Phone With Star Trek
18. März 2009, TrekMovie

NoSQL Market: A well-defined technological growth map with an impact-analysis
19. Juni 2020, Inter Press Service

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Googles Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

How to Build 600+ Links in One Month
4. September 2020, Search Engine Journal

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TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too
25. September 2023, Datanami

Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers
4. April 2024, PR Newswire

Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL
18. März 2019, Microsoft

Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
22. Februar 2022, Business Wire

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31. Juli 2019, DataDrivenInvestor

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