DBMS > Apache Impala vs. Interbase vs. ObjectBox vs. Solr vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Interbase vs. ObjectBox vs. Solr vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Hadoop

Leichtgewichtiges bewährtes RDBMS

ursprünglich von Borland

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	4,08
Rang	#75	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	41,02
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

impala.apache.org

www.embarcadero.com/products/interbase

objectbox.io

solr.apache.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.embarcadero.com/products/interbase

docs.objectbox.io

solr.apache.org/resources.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Embarcadero

ObjectBox Limited

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2013

1984

2017

2006

1987

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

InterBase 2020, Dezember 2019

9.6.1, Mai 2024

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C und C++

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Android
iOS
Linux
OS X
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

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

nein

Exportieren als XML möglich

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Proprietäres native API

Java API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C++
Delphi
Java
Object Pascal
PHP
Ruby

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Interbase procedure and trigger language

nein

Java plugins

Triggers

nein

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Interbase Change Views

online/offline synchronization between client and server

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Multiversion concurreny control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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